搜索资源列表
cnn
- 用于图像分类的源代码，深度学习的应用，cnn卷积神经网络的使用，可以自己更换数据集或者调优，适合初学者使用！-For image classification of the source code, the application of in-depth learning, cnn convolutional neural network, you can replace the data set or tuning, suitable for beginners!
renlianjiance
- 人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些
CHENGXU1
- 神经网络BP算法，学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小-Neural network BP algorithm, learning rule is to use the steepest descent method, by back propagation to constantly adjust the network weights and threshold, minimize the error sum of squares of t
test_example_CNN
- 整理的卷积神经网络的相关的程序，分享给大家共同学习一下。-Related programs finishing convolution neural network, to share what we learn together
CNN_Edge_extraction
- 整理的关于卷积神经网络图像处理边缘检测的简单的程序，希望大家共同学习-Simple procedures for convolutional neural network image processing edge detection finishing, we hope to learn together
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
sangehaochengxv
- 三个很好的程序，有染色体的识别，车牌跟踪，还有神经网络设计，肯定是非常好的，希望大家从中学习-Three very good procedures, there are chromosome recognition, license plate tracking, as well as neural network design, is certainly very good, I hope you learn from
drcn
- 用递归的卷积神经网络方法实现图像的超分辨率重建（深度学习）-Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
exavjle
- 经典 神经网络原理源代码 具体范例学习手把手教你学习神经网络,-The principle of neural network classic source code Concrete example taught you how to study neural networks,
inreractiveimage
- 基于神经网络短期交互式学习的图像检索程序 算法是源于一篇博士论文-Based on neural network short-term interactive learning image retri algorithm is stems a doctoral dissertations
263469
- 模式提取算法,它把神经网络的学习过程看作,最优化问题的随机并行算法,()