ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架ACNet ICCV 2019论文：ACNet：通过非对称卷积块增强强大的CNN的内核骨架 其他实现：PaddlePaddle重新实现以构建ACNet和转换权重已被PaddlePaddle官方仓库接受。 @ parap1uie-s的出色工作！ Tensorflow2：一个简单的插件模块（https://github.com/CXYCarson/TF_AcBlock）！ 只需使用它来构建模型，然后调用deploy（）即可将其转换为推理时结构！ @CXYCarson的惊人作品

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。

目标检测算法Fast R-CNN的PPT演示文档，中文，制作精良，条理清晰，适合学习和教学

以河南省三门峡市峡县为研究对象，进行地质灾害易发性评价。基于地形、地质和遥感影像等多源数据，首先提取了12个滑坡易发性评价因子，并对这些因子进行主成分分析，从而选取了无显著相关的影响地质灾害发生的 11 个评价因子（断层、岩性、高程、坡度、坡向、曲率、水系、降雨、道路开挖、TWI及土地利用类型）作为评价指标，依据各指标条件下历史地质灾害发生的频数直方图变化，并结合因子在地质学上的影响进行分级。

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度，提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法。首先，该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络，改善了网络的学习效率和性能，加快了网络的收敛速度;其次，通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数，有效地降低了图像光照因素影响，遏制了图像深度的不连续性，并能保证左右视差的一致性，从而提高深度估计的鲁棒性;最后，采用立体图像作为训练数据，无需标深度监督信息，实现了端到端的单幅图像深度估计。在 Tensorflow框架下，用KIT和 Cityscapes数据集进行实验结果表明，与目前的主流方法相比，该方法在预测深度的精确度方面有较大提升，拥有更好的深度预测性能。

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基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

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本文来自于腾讯云，全文阐述了卷积神经网络的基本结构和原理，希望对您的学习有帮助。先明确一点就是，DeepLearning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deeplearning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，DeepLearning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等