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卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的...现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

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该代码实现对一张图像进行卷积池化计算并处理得到新的图像

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资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定...

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压缩文件是CNN卷积神经网络图像处理的数据库mnist_uint8.mat

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基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。

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卷积神经算法进阶，深度学习算法解决图像、语言处理等实际问题

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卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一个专门针对图像识别问题设计的神经网络。它模仿人类识别图像的多层过程：瞳孔摄入像素；大脑皮层某些细胞初步处理，发现形状边缘、方向；抽象判定形状（如圆形、...

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卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积...一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。

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通过感兴趣区域池化层处理卷积特征，并将得到的特征送往两个并行计算任务进行训练，分类和定位回归。通过这些方法和改进的框架，Fast R-CNN 用更短的训练和测试时长，取得了比 R-CNN 更好的效果

基于Python CNN 模型进行数字图像处理【100011291】

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在数字图像处理中有一个称为“边缘检测”的技术，它用到了信号的卷积操作，使用 Sobel 算子和原图像做卷积，得到的结果就是反映原图像的边界的。受该启发，我们可以通过设计特定的卷积核，让它跟图像做卷积，就可以...

基于卷积神经网络CNN的图像识别，基于卷积神经网络的图像评价

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基于MATLAB编程实现，用卷积神经网络实现对图像集的批量识别，卷积神经网络结构完整，可以输出卷积神经网络的结构，和训练过程，上传包括完整的M文件和数据，代码可以直接运行,代码比较精简，同时结构复杂，处理能力...

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基于卷积层和池化层的卷积深度网络被执行，该框架可以有效地识别灰度图像，彩色图像和高光谱图像。

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

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输入 2 对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）本代码使用在线MNIST数据库，无需本地MNIST数据库！本程序包含python库较多，请自行配置（pip），如果是完成大作业需求，请各位自己适配！...

数字图像处理课程设计---基于CNN(卷积神经网络)的医学影像识别

标签：数字图像处理 CNN

文章目录1.实验背景2.实验目的与意义3.环境搭建与数据集3.1 环境搭建3.2 数据集准备4.实验步骤4.1 初始设置4.2 数据预处理4.3 构建模型4.3.1 卷积层4.3.2 激活函数层4.3.3 池化层4.3.4 Dropout层4.3.5 Flatten层...

用MATLAB实现卷积神经网络CNN，并对图像进行特征提取

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