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openni-color-depth-combine
- 关于openni2编程的源码，opennni2与openni相比变化较大，个人也刚学习，从各种途径也没找到太多例程，先分享下自己找的的入门源码。 程序实现了从kinect获取数据流并将深度图像及彩色图像融合显示，非3d效果，但是具有一定了参考价值。 没有附加自己的配置sln文档，因为我不是默认安装，所以请自己配置，然后将cpp源码添加替换即可，不明白可以联系qq1050654578.-About openni2 programming the source, opennni2 openn
dbnX
- 深度学习代码，DBN实现，可以运用在图像上-Depth learning code, DBN implementation, can be used in the image
ircnn-master
- 图像处理 深度学习 提供文献阅读，提供参考学习！(image process deep learning)
DeepLearnToolbox-master
- 可以进行深度学习，卷积神经网络的一种开源代码，可以对图像数据库自动提取特征(You can do deep learning)
Tensorflow 实战Google深度学习框架
- 介绍了深度学习的起源，发展，用于文字和图像的实践。(This paper introduces the origin and development of deep learning and its application in text and image.)
v3qianyi
- 利用Google inception V3 实现迁移学习 进行图像分类(Using Google, inception, V3 to achieve migration learning, image classification)
train_1
- 用U-net进行脑部图像多类分割，用keras框架进行实现(U-net brain segmentation keras tensorflow background)
VGG-16
- fds 实现深度学习的vgg网络，图像识别，机器学习的等等(fds adf fdsa fdsw gfdsae vfdsgasw fd)
Make3DFeature-master
- 基于单幅图像，采用马尔科夫随机场进行三维重建，即推测方向。本文仅假设场景由多个小平面组成，算法将图像分割为若干超像素块，同时考虑深度信息和不同超像素间的关系，进行有监督学习。(rnn_trainnet.m is a scr ipt used for training the S-RNN rnn_testnet.m is a scr ipt used for generating a summary of multiple albums, and selecting the best summa
图片文字识别crnn-master
- 由于是别人的代码，这个图片文字识别是和我上传过的文字定位模块一起组成的caffe深度学习框架做的一个图像文字识别，这个模块没怎么看懂，都是一些lua脚本。(Because it is someone else's code, the image character recognition is with words that I uploaded positioning module of caffe deep learning framework for an image of charact
coloreco_106_track_online
- 基于深度学习的二维图形图像检测，效率不低！(Graphic image detection)
matconvnet-manual
- 图像深度学习英文资料；卷积神经网络的MATLAB(Image depth learning English materials;Convolutional Neural Networks for MATLAB)
demo联合雨检测和去除_JORDER_release
- 用深度学习做单幅图像去雨 有效的解决了去雨后雨纹残留 去雨背景模糊(through using deep learning to do single image rain removal.)
Deep learning_CNN DBN RBM
- 运用深度学习模型实现图像的分类，主要包括卷积神经网络CNN和深信度网络DBN(Classification of images using deep learning model includes convolutional neural network CNN and belief network DBN.)
fenlei
- 利用深度学习进行遥感图像场景分类 这里我们对NWPU-RESISC45数据集的场景图像进行分类 我们将卷积神经网络应用于图像分类。我们从头开始训练数据集。此外，还应用了预先训练的VGG16 abd ResNet50进行迁移学习。(Scene Classification of Remote Sensing Images Using Deep Learning Here we classify scene images from NWPU-RESISC45 dataset We apply
tamper
- 用深度学习卷积网络CNN,实现图像复制粘贴和图像拼接篡改的定位(Using deep learning convolution network CNN to locate image copy-move and image splicing tampering)