基于残差Resnext的Unet网络。

行业资料-电子功用-一种残差赋权求和的电磁兼容性平衡状态量化评价方法.pdf

画残差图的matlab代码 Video digital watermark （1） 选题 视频的数字水印嵌入与视频的类mpeg2标准压缩（用于作为攻击水印的手段）。 （2） 工作简介，即要做什么事情 通过对视频中随机选取的帧做频域高频部分的改变而嵌入二进制数字水印。用psnr与nc两种手段检测其透明性。分别通过椒盐噪声、高斯噪声、中值滤波、小范围剪切、类似mpeg标准视频压缩等五种手段进行水印攻击。提取水印，并检测该算法鲁棒性。 工作部分除了组织各个函数与脚本以完成流程外，主要包括：实现了视频水印嵌入、视频水印读取、剪切攻击、视频类mpeg2压缩、nc比较绘图函数、psnr比较绘图函数、双视频并行播放函数、运动矢量绘制函数等。最后做了一个GUI界面方便操作测试。 （3） 开发环境及系统运行要求 Windows10系统，matlab软件R2018b。 2. Technical Details （1） 工程实践当中所用到的理论知识阐述 l 抽象理论知识 Ø 鲁棒性（Robustness） 指不因图像文件的某种改动而导致隐藏信息丢失的能力。这里所谓"改动"包括图像或者视频传输过程中被恶意破坏

介绍了使用自定义残差块的方式实现长残差网络构建方法的介绍

多因子分域研究系列（十）：三因子模型下的残差动量因子分域探究之沪深300指数篇

多因子分域研究系列（九）：三因子模型下的残差动量因子分域探究之上证50指数篇

深度残差学习 ----汇总

针对森林复杂冠层结构和林分高密度下遥感树种识别精度不高的问题,将能够提取高维数据立体特征的三维卷积神经网络(3D-CNN)引入到遥感影像树种识别中,并利用残差网络(ResNet)对其进行改进,提出三维残差卷积神经网络(3D-RCNN),以减小网络深度带来的误差,降低退化现象的影响。联合高分五号高光谱数据(GF-5 AHIS)和高分六号高空间分辨率数据(GF-6 PMS),辅以森林资源数据和外业调查数据构建样本集。结合3D-RCNN思想构建树种识别模型。实验结果表明:相较于传统3D-CNN,3D-RCNN将模型网络从12层增加到18层,能够深化网络结构,缓解网络退化;联合GF-5 AHIS和GF-6 PMS,3D-RCNN能够有效地识别北亚热带森林树种,且识别精度(91.72%)要优于传统3D-CNN(85.65%)和支持向量机算法(85.22%)。

此函数接受两个（向量）变量，要对其执行二元线性回归分析，并从两个变量中删除异常值。 由于回归残差向量用于检测异常值，因此只有那些离 1:1 回归线最远的记录才会被检测和删除。 如果要求删除多个异常值，在删除下一个异常值之前，将重新计算回归残差以避免淹没和掩蔽效应，然后将删除距离 1:1 线最远的下一个点，依此类推。 该方法将那些在单个变量（X 或 Y）中可能是异常值但可以很好地拟合 1:1 回归线拟合的点与在每个单独的输入变量（X， Y），但是当两个变量拟合在回归线中时，可能会出现在异常值中。 为了从残差向量中检测异常值，使用了一个子函数（该子函数是 Vince Petaccio 2009 年工作的增强，也可作为独立函数“异常值”从 Matlab 文件交换中获得）。 --输入： X0：二元线性回归中因变量的向量Y0：二元线性回归中自变量的向量异常值：应该删除多少异常值？ （如果未提供，

针对人脸表情识别，传统方法主要依赖人工提取特征的优劣，算法的鲁棒性较差，而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征，因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成，将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合，最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进，使用并行的小卷积代替原来的卷积，使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验，结果证明该方法具有较高的准确率。