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本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取，也可以进行分类。压缩包里已带有训练用签字图片数据。相应算法说明可以查看hinton于2006年发表在
science的文章-First proposed deep learning algorithm hinton automatic encoder matlab code that reads: multilayer r
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人工神经网络是深度学习的基础，并在图像识别上应用非常多。本代码内容是一个经典的BP网络，S1和S2分别表示中间层和输出层的神经元个数，学习3幅不同类型的图像并输出。-Artificial neural networks are the basis of deep learning and are used in image recognition. The contents of this code is a classic BP network, S1 and S2, respectively
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图像识别、深度学习。
语言用的是python 2.x ，里面有训练好的模型，在文件夹里都有给出地址，可以直接去下载。也有一个很大的图片包，里面有很多图片，可以直接拿来作为素材用。也可以自己给图片制作数据标签，训练自己的模型。(image recognition deep learning
The language used is Python 2.x, and there are training models, which are given in the folder, which c
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GoogleNet 卷积神经网络 图片分类 分类精度高 网络结构深(GoogleNet convolution neural network image classification, high classification accuracy, network structure is deep)
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采用tensorflow的深度学习框架，采用opencv，采用时间戳，和特征抓取，自动抓取图片特征，然后存储(Using tensorflow's deep learning framework, opencv, timestamp, and feature capture are used to automatically capture image features, and then store them)
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specific examples to describe how to use convolutional neural network in python
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2018年2月cell封面论文代码，压缩包中有对这篇文章的解读，ppt文件(Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning)
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opencv3.3以上的版本调用caffe模型提前训练好的模型进行图片识别。(The above version of opencv3.3 calls the Caffe model in advance training model for image recognition.)
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是《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》文章相关的MATLAB代码，可以利用训练好的字典，通过CNN实现超分辨率重建(SR)的功能。(Matlab demo code for "Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution" (ECCV 2014) and "Image Super-Reso
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卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，它可以对图像进行识别和特征分类等优点。(The convolution neural network (CNN) is a deep learning method which can identify and characterize the image.)
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深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。
在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。
本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
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本例程是我研究生阶段做的一个小项目，该项目用pytorch的深度学习框架来进行人体姿态识别，能够实现头部和身体的骨架识别！图像处理方面加入了OpenCV包进行相关的处理，希望能帮助大家！(175/5000
This routine is a small project that I did in the graduate stage. The project uses pytorch's deep learning framework to recognize human body postu
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用于图像去噪的matalb代码，残差学习，深度学习，层数为17层(denoising Matalb code for image denoising, residual learning, deep learning, the number of layers is 17)
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使用Matlab深度学习工具箱-googlenet 图像分类(Using GoogLeNet to classify images using deep learning toolbox)
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