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当前主流的眼底视网膜血管分割方法存在细微血管细粒度特征很难采集和细节容易丢失的问题。为解决这一问题,设计了一种改进U-Net模型算法,该算法将U-Net上下采样中的原始卷积层改为二次循环残差卷积层,提升了特征的使用效率;在解码部分引入多通道注意力模型,改善了低对比度下细小血管的分割效果。该算法在DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)两个数据库的准确率分别为96.89%和97.96%,敏感度分别为80.28%和82.27%,AUC(Area Under Curve)性能分别为98.41%和98.65%,较现有的先进算法有一定的提升。本文所提算法能有效提高眼底图像细微血管分割准确率。

adaptburgers_mol.zip 包含简单的 matlab 代码，这些代码使用 ode15s 作为时间步进方法的线法和空间径向基函数的自适应残差二次采样来求解一维时间相关的伯格斯方程。 参考： TA Driscoll 和 ARH Heryudono 径向基函数插值和搭配问题的自适应残差二次采样方法，提交给。 计算。 数学。 应用程序论文可从以下网址下载： http://www.math.udel.edu/php/deptapps/techrept.php?year=2006 解压文件，然后运行adaptburgers_mol.m 可以修改代码以解决其他一维非线性 pdes，例如 Allen-Cahn 等。 更多代码可以下载 http://www.math.udel.edu/~heryudon/research.html

画残差图的matlab代码 标题 类别 我的计算机视觉混乱 计算机视觉 来自joshua19881228.github.io的叉子 我将维护此页面，以记录我已阅读，正在做或将要看的有关计算机视觉的一些事情。 以前，我想写一些我读过的论文的简短笔记。 这是记住和理解作者思想的好方法。 但是渐渐地，我发现我忘记了所学到的大部分内容，因为除了论文之外，我还从其他人的博客，在线课程和报告中获得知识，而根本没有记录这些知识。 此外，我需要一个地方来保存我应该查看的列表，但是当我发现它们时就不需要。 此页面将非常类似于目录。 表中的内容 内容{：toc} 论文和项目 对象/显着性检测 野外中文文本（，） TSSD：基于注意力和LSTM的时间性单发检测器用于机器人智能感知（） Tiny SSD：用于实时嵌入式对象检测的Tiny单次检测深度卷积神经网络（，） 通过短距离和远程对象链接对视频中的对象进行检测（） 学习带有可旋转边界框的旋转不变检测器（，） 野外检测曲线文本：新数据集和新解决方案（，） 具有区域注意力的单发文本检测器（，） 用于目标检测的单发细化神经网络（，，） $ S ^ 3 $ FD：

resESPCN 使用残差网络的超分辨率重建ESPCN

现有深度残差网络作为一种卷积神经网络的变种，由于其良好的表现，被应用于各个领域，深度残差网络虽然通过增加神经网络深度获得了较高的准确率，但是在相同深度情况下，仍然有其他方式提升其准确率.本文针对深度残差网络使用了三种优化方法：（1）通过卷积网络进行映射实现维度填充；（2）构建基于SELU激活函数的残差模块（3）学习率随迭代次数进行衰减.在数据集Fashion-MNIST上测试改进后的网络，实验结果表明：所提出的网络模型在准确率上优于传统的深度残差网络.

细粒度图像之间具有高度相似的外观,其差异往往体现在局部区域,提取具有判别性的局部特征成为影响细粒度分类性能的关键。引入注意力机制的方法是解决上述问题的常见策略,为此,在双线性卷积神经网络模型的基础上,提出一种改进的双线性残差注意力网络:将原模型的特征函数替换为特征提取能力更强的深度残差网络,并在残差单元之间分别添加通道注意力和空间注意力模块,以获取不同维度、更为丰富的注意力特征。在3个细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Dogs和Stanford Cars上进行消融和对比实验,改进后模型的分类准确率分别达到87.2%、89.2%和92.5%。实验结果表明,相较原模型及其他多个主流细粒度分类算法,本文方法能取得更好的分类结果。

残差独立性分析的三种方法 第一，绘制残差序列图 残差随着时间推移呈现有规律的变化， 表明残差序列存在一定的自相关。 t e t e * t为样本期或时间

用python 计算线性回归和残差，最后的结果用matplotlib 画图，结果也包含残差的计算，本资源为全英文版。

jpeg压缩的matlab代码神经网络 该存储库包含用于实施论文的代码-。 这是课程项目的一部分。 介绍 在过去的十年中，卷积神经网络在处理各种低级视觉任务方面显示出巨大的成功。 图像去噪是计算机视觉中这种长期存在的问题。 图像去噪的目的是从噪声图像y = x + v中恢复干净图像x 。 假设v是加性高斯白噪声（AWGN）。 通常，图像去噪方法可分为两大类-基于模型的方法和基于判别学习的方法。 诸如BM3D和WNNM之类的基于模型的方法可以灵活地处理各种噪声水平下的降噪问题，但是它们的执行非常耗时，并且需要对先验进行建模。 为了克服这些缺点，已经开发出判别方法。 我们实现的论文是-超越高斯去噪器：Kai Zhang等人研究的深度CNN用于图像去噪的残差学习。 我们将此称为基础论文。 提出的去噪卷积神经网络称为DnCNN。 不是直接输出干净图像x' ，而是训练模型来预测残留图像x' ，即残留噪声图像和潜在干净图像之间的差异。 批量归一化技术进一步提高并稳定了DnCNN的训练性能。 当v是地面真实高分辨率图像与低分辨率图像的三次三次向上映射版本之间的差时，可以将图像退化模型转换为单个图像超