这是我大三课程“模式识别”期末课设，里面包含样本集、目标测试集 一维时间序列的预测项目，里面包含已经训练好的94%准确率的模型可供你做迁移学习

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

五、张量的双点积 §A-4 张量的代数运算 A 张量分析 两个张量点积的结果仍为张量。新张量的阶数是原两个张量的阶数之和减 4

卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。也就是类似于

ct Matlab代码CT重建 Matlab代码，通过应用反投影，滤波反投影和卷积反投影来重建CT图像。

在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。但是，只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体，而现实世界中的许多数据都具有非欧几里得的底层图形结构。数据结构的不规则性导致了图神经网络的最新发展。在过去的几年中，正在开发图神经网络的各种变体，其中之一就是图卷积网络（GCN）。GCN也被视为基本的图神经网络变体之一。 在本文中，我们将更深入地研究由Thomas Kipf和Max Welling开发的图卷积网络。我还将在使用NetworkX构建第一个图形时给出一些非常基本的示例。到本文结尾，我希望我们对图卷积网络内部的机制有更深入的了解。

图像分类 使用Tensorflow和Keras API开发了深度学习模型，以通过卷积神经网络对动物的图像进行分类。 使用Flask将开发的模型集成到Web应用程序上，并将该Web应用程序部署在Heroku上。

使用卷积神经网络（U-net）进行视网膜血管分割该存储库包含用于对视网膜眼底图像中的血管进行分割的卷积神经网络的实现。 这是使用卷积神经网络（U-net）进行的二进制cl视网膜血管分割。该存储库包含用于对视网膜眼底图像中的血管进行分割的卷积神经网络的实现。 这是一个二进制分类任务：神经网络预测眼底图像中的每个像素是否为血管。 神经网络结构是从本文描述的U-Net架构派生而来的。 在DRIVE数据库上测试了该神经网络的性能

matlab的egde源代码DeepPed：用于行人检测的深度卷积神经网络 由DenisTomè，Federico Monti，Luca Baroffio和Luca Bondi创建。 介绍 DeepPed是最新的行人检测器，它扩展了Girshick等人所做的R-CNN工作。 结合具有通过卷积神经网络计算的丰富特征的区域提议。 该方法在Caltech行人数据集上实现了19.90％的对数平均丢失率。 DeepPed在中进行了描述，并将出现在Elsevier Journal of Signal Processing中。 引用R-CNN 如果您发现R-CNN对您的研究有用，请考虑引用： @article{tome2015Deep, author = {Tomè, Denis and Monti, Federico and Baroffio, Luca and Bondi, Luca and Tagliasacchi, Marco and Tubaro, Stefano}, title = {Deep convolutional neural networks for pedestrian de

waifu2x - 利用卷积神经网络放大图片 waifu2x 使用深度卷积神经网络的动漫风格艺术图像超分辨率。 它支持照片。 可以在 http://waifu2x.udp.jp/ 找到演示应用程序。 请注意，我仅提供此网站和此存储库。 其他声称“waifu2x”的软件或网站与我无关。 摘要 单击以查看幻灯片。 参考 waifu2x 的灵感来自 SRCNN [1]。 2D 角色图片 (HatsuneMiku) 由 piapro [2] 根据 CC BY-NC 授权。 [1] Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang, "Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks", http://arxiv.org/abs/1501.00092 [2] "For Creators", http:// piapro.net/en_for_creators.html 公共 AMI TODO 第三方软件 第三方 如果您是 windows 用户，我建议您使用 wai