图像的层级表示

图像平滑伪彩色变换阈值分割图像的层级表示.zip 图像平滑，伪彩色变换 ，阈值分割，图像的层级表示，四个MATLAB程序，以及实验步骤

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Matlab图像分类特征提取代码 在传统的SIFT特征提取方法中，使用局部特征描述子来表示图像的特征，但忽略了不同区域之间的空间结构信息。 通过将图像分割成多个层级的空间区域，并在每个区域内提取SIFT特征，从而捕捉到不同空间位置的局部信息。...

评级：0 浏览量：158 收藏量：1 资源大小：1.55MB 上传时间：2023-08-09

计算机图像处理与机器视觉课程作业，22个实验+源代码+文档说明 层级表示 代码遗失... 原理应该比较简单，还是简单的卷积，把算子改成LOG算子就好了 MER求解 果实切割点提取 - - 小白不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试...

评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：26.82MB 上传时间：2023-12-26

基于CNN的图像验证码识别.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的CIFAR10图像分类任务.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

评级：5 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：253KB 上传时间：2024-04-07

基于CNN的图像风格转移(基于Django搭建web交互界面).zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

评级：5 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：1.92MB 上传时间：2024-04-07

基于CNN的图像验证码识别，单个验证码识别成功率99%.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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图像识别算法：基于CNN多标签分类的车牌识别；renet残差网络.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于tensorflow CNN 一个郁金香，玫瑰，蒲公英，和向日葵图像识别项目.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN学习ImageNet数据集，实现一个能识别狗品种的图像分类器.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于卷积自编码器和图像金字塔的布料缺陷检测python源码.zip **图像金字塔和Patch提取：**使用opencv构建图像金字塔，然后将每个层级的图像裁剪为8*8的图像patch，然后保存为训练数据集。相关代码位于preprocess.py 测试和结果** 测试图像不需要进行噪声腐蚀，直接输入原始...

评级：5 浏览量：187 收藏量：1 资源大小：15KB 上传时间：2023-07-10

CNN预测电影评分；基于CNN和协同过滤算法对电影进行推荐，并且可视化.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的垃圾邮件分类系统.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于cnn神经网络人脸识别 实现的考勤demo项目。ui采用pyqt5，实现了简单的录入人脸，人脸检测，人脸识别。... 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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一个基于cnn+attention模型、使用tensorflow实现的情感分析模型.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于cnn实现的手写数字识别，加上MNIST的数据，代码里使用mnist数据的接口，所以可以直接运行下载.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN神经网络实现的正方教务系统的验证码识别.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN卷积神经网络实现实时分辨人脸微表情.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的新浪新闻文本分类.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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一种基于Mask R-CNN的植物气孔解剖参数测量方法.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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一个基于nodejs的图片管理网站 可以按类别列出、上传图片到相应类别、新增类别。目前以一个基于CNN的车辆... 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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利用Tensorflow实现基于CNN的中文短文本分类.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于keras，CNN网络的人脸识别程序.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN、特征螺旋排列、奇异值分解、Hankel矩阵的故障诊断方法.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN，keras的验证码识别项目.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于1D-CNN model 的回归预测.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于1D CNN的火灾检测模型.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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从零开始搭建一个基于CNN+CTC的语音识别系统。.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于 CNN + LSTM 的网络流量检测.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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遥感landsat 影像地物分类，基于CNN深度学习的方法.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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Pytorch下基于CNN识别网络用于识别4位数以上的验证码(包括大小写，数字).zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的图片风格转换，主要是用到 code inversion算法.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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DL4J基于CNN+RNN+CTC实现的不定长文本识别demo.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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CNN对中文商品名称进行分类，基于Tensorflow.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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CNN用于中文文本分类，基于TensorFlow.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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中文转拼音实例-基于字符的卷积神经网络-超短文本分类-主要代码为lc222的github项目，有HTTP访问等.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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一个基于卷积神经网络模型输出的LAMOST观测数据的恒星光谱型星表.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN实现对摄像头捕捉的人脸进行性别和年龄的预测.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN深度学习网络的交通标志识别.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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《基于卷积神经网络（CNN）的网络流量分类》优秀本科毕设相关文档.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的数字字母验证码识别训练项目pytorch版.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的人脸识别考勤系统.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于cnn的人脸识别与wechat的控制树莓派与uno.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的固定长度固定字符类型的验证码识别.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的车牌号识别.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的车牌识别程序.zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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基于CNN的车牌（字符）识别 .zip 这种层级结构使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示，无需人工设计复杂的特征。 ### **5. 激活函数与正则化** CNN中通常使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid、tanh等）来引入非线性表达能力，使得网络...

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