多尺度残差超分辨率重建 MSRN(4倍)的win程序,由《MSRN-PyTorch-master》中的 MSRN_x4.pt 模型改编而来

MSRN_PyTorch 该存储库是论文“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”的官方PyTorch实施。 可以从下载论文 可以从下载所有测试数据集（预处理的HR图像）。 所有原始测试数据集（HR图像）都可以从下载。 我们的MSRN直接在Y通道上进行了培训和测试。 但是，越来越多的SR模型在RGB通道上进行训练。 为了公平起见，我们根据代码对MSRN进行了重新培训。 我们发布了该项目的新代码和结果。 旧代码被移到OLD /文件夹中。 新代码存储在MSRN /文件夹中。 更新2019.06.12.1 先前提供的再训练模型使用DIV2K（1-895）。 我们更正了此错误，并提供了重新训练的模型（DIV2K 1-800）和结果。 我们现在还提供了x8结果！ 请注意，我们仅使用800张图像（DIV2K 1-800）进行训练，并使用最新的重量文件进行测试。 更新2019.06.12.2

统计学高清思维导图-残差分析

通过sas软件，拟合出多元线性回归方程，接着求出其残差、学生化残差、杠杆量等，进而求出学生化残差，画出QQ图，画出残差图，最后进行BOX-COX变换。

libtorch实现的Resnet34残差网络网络，对Cifar-10数据集进行训练和分类，测试集分类准确率达到94.05%

近年来, 随着人工智能的发展, 深度学习模型已在ECG数据分析(尤其是房颤的检测)中得到广泛应用. 本文提出了一种基于多头注意力机制的算法来实现房颤的分类, 并通过PhysioNet 2017年挑战赛的公开数据集对其进行训练和验证. 该算法首先采用深度残差网络提取心电信号的局部特征, 随后采用双向长短期记忆网络在此基础上提取全局特征, 最后传入多头注意力机制层对特征进行重点提取, 通过级联的方式将多个模块相连接并发挥各自模块的作用, 整体模型的性能有了很大的提升. 实验结果表明, 本文所提出的heads-8模型可以达到精度0.861, 召回率0.862, F1得分0.861和准确率0.860, 这优于目前针对心电信号的房颤分类的最新方法.

灰色预测检验一般有残差检验、关联度检 ③后验差检验，对残差分布的统计特性进行检验。 验和后验差检验。 7、模型的检验 ①残差大小检验，对模型值和实际值的误差进行逐点检验； ②关联度检验，通过考察模型值曲线与建模序列曲线的相似程度进行检验;

matlab开发-残差分布。单位平方上二维稳态线性平流问题的残差分布N格式。

使用keras自定义残差网络，以MNIST数据集分类为例，为帮助读者了解残差网络的实现，仅使用简单的全连接层

图像金字塔与残差金字塔、二维快速小波变换的matlab代码实现。包括测试图像与result。数字图像处理教材例子复现。