TensorFlow DCNN

最新推荐文章于 2024-11-05 20:05:30 发布
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本文探讨了Deep Convolutional Neural Network (DCNN)在计算机视觉中的关键作用，特别是图像语义分割领域。从2012年AlexNet的诞生开始，DCNN在图像分类任务中展现出了卓越的能力，其后在图像语义分割方面也取得了显著进展，通过将图像分割为具有特定语义意义的部分，实现了对图像内容的深入理解。

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Deep Convolutional Neural Network， DCNN

计算机视觉三大核心问题：

  1. 图像分类
  2. 物体检测
  3. 图像语义分割

图像语义分割是将图像分割成几组有某种特定语义含义的像素部分，最终获得具有语义标注的图像。应

2012年 AlexNet诞生，它是8层的DCNN，以10%的优势击败了传统图像构建特征方法，在1000类的图像分类任务中获得冠军。

参考：
笔记：基于DCNN的图像语义分割综述

DnCNN tensorflow实现
11-02
Denoise Convolutional neural network基于python的代码实现。
tensorflow学习序列-MNIST集合上进行分类深度卷积网DCNN
hit1524468的专栏
03-26 1337
在采用深度卷积网进行MNIST数据集进行分类，准确率达到99.2%左右import tensorflow as tf import math import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1); return tf.Variable(initial...
基于Tensorflow的DCNN实现(A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences)
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04-09 1919
本文我写了一个基于tensorflow的DCNN的实现，原文是A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences，地址如下： https://arxiv.org/abs/1404.2188 先给出我自己的github的代码https://github.com/jacky123465/DCNN（如果是python3.几的版本是可以直接运行...
DnCNN-tensorflow版本
04-15
Denoise Convolutional neural network （DnCNN）代码的tensorflow实现
CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--TensorFlow实现篇
呜呜哈的博客
03-29 8481
本文是paper“A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences”基于TensorFlow的实现方法，代码和数据集都可以到我的github上面进行下载。数据集及处理方法本文仿真的是论文的第二个实验，使用的数据集是TREC。该数据集是QA领域用于分类问题类型的。其中问题主要分为6大类别，比如地理位置、人、数学信息等等，这里使用one-hot
DCNN-tensorflow（深度卷积） 以MNIST集合上进行分类为例
有些代码不应该被忘记
07-12 1153
在采用深度卷积网进行MNIST数据集进行分类，准确率达到99.2%左右 import tensorflow as tf import math import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1); return tf.Variable
用于手势识别的tensorflow3dCNN_Python_下载.zip
05-01
标题中的“用于手势识别的tensorflow3dCNN_Python_下载.zip”表明这是一个使用TensorFlow库构建的3D卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network, 3D CNN）项目，专门用于手势识别任务。在人工智能领域，手势识别...
电子竞技战术分析：TensorFlow-3DCNN解析MOBA游戏战场态势.pdf
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01-05
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记录一下Tensorflow下实现DCNN的迁移学习（即冻结固定层，只训练某几层）
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11-28 2570
1.基本概念： 迁移学习是在已经训练好的模型下，恢复这些训练好的模型参数到我们的新模型中，新模型使用的数据集一般比较少时，我们可以根据新数据集与原数据集的相似程度，数据规模大小等冻结网络的某几个卷积层，只训练最后的全连接层或者平均池化层，加快了训练速度，同时提升模型的泛化能力。 2.主要思路： （1）准备基模型 首先需要一个提前训练好的模型文件。这里是我的文件目录。我们称为“基模型”。 （2）查询变量 查询变量的作用域并保存这个基模型的所有参数。方便后期迁移学习后对比模型的参数是否发生变化，是否按照我们冻
DnCNN-tensorflow：“超出高斯消噪器：用于图像去噪的深度CNN的残差学习”论文的张量流实现器
02-06
DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练
去噪代码matlab-DnCNN-tensorflow:具有tensorflow的DnCNN实现
05-27
去噪声代码matlab DnCNN-张量流 基于tensorflow-1.8的实现 运行此代码 带有依赖项的Python3：scipy numpy tensorflow-gpu scikit-image枕头h5py 生成训练数据 'generate_data.py'。 您可能需要修改训练数据集的路径。 根据作者提供的信息，生成的训练数据集中有一些空白（零）数据。 训练 [火车]“ train_DnCNN.py” 测验 [测试]'Validate_DnCNN.py'您需要更改测试集的路径和文件类型。 虽然我通过matlab生成了测试集，以在与其他方法竞争时发挥作用。 结果 在我的工作中，只采用了降噪方法。 高斯去噪 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-S-Re 15 31.07 31.37 31.21 -- 31.24 31.42 31.73 31.61 -- 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 -- 50
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10-03
基于FPGA的深度卷积网络的加速设计，很经典的文章，希望对你有所帮助。
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DnCNN-TensorFlow 实现指南 1. 项目介绍 DnCNN-TensorFlow 是一个基于TensorFlow框架实现的深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network）项目，用于图像去噪。该项目是对《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denois...
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VGG网络： 主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_19329785/article/details/84504722?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-tas...
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一.概述 DCNN（A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences）by NalKalchbrenner等，又是文本分类论文的一力作。"准确表达句子的语义是语言理解的核心"，通过学习机器学习和TextCNN，我们可以知道n-gram特征是NLP文本任务和句子表达的一种重要方法。TextCNN通过不同步长的卷积核(例如2...
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基于tensorflow的DCNN代码
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以下是一个基于TensorFlow的DCNN代码示例： ```python import tensorflow as tf # 定义DCNN模型 class DCNN(tf.keras.Model): def __init__(self, num_filters, kernel_size, vocab_size, embedding_dim, maxlen,...
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