Matlab实例含代码-SelfDeblur:基于深度先验的神经盲去卷积(CVPR2020)

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简介：
SelfDeblur是CVPR 2020上提出的一种基于深度学习的图像盲去卷积方法，通过利用深度先验信息进行模糊图像恢复。本项目提供了Matlab代码及实例，便于研究和应用。在许多实际应用中，盲反卷积是一个经典但具有挑战性的低级视觉问题。传统方法通常采用最大后验（MAP）框架，并依赖于固定的、手工设计的先验知识来表征清晰图像和模糊内核，这种做法往往不足以准确捕捉复杂情况下的特征。此外，这些方法经常使用专门设计的交替最小化算法以避免陷入次优解。相比之下，现有的深度学习去模糊网络能够从大量训练数据中学习到映射关系，用于生成干净图像或估计模糊内核；然而，在处理各种复杂的大型尺寸模糊内核时仍存在局限性。基于深度图先验（DIP）的启发，本段落提出了一种新的方法——SelfDeblur，它包含两个生成网络分别建模清晰图像和模糊卷积核的深层结构，并提供了一个无约束神经优化方案来解决盲反卷积问题。实验表明，在基准数据集及真实世界中的模糊图片上进行测试时，该算法相较于现有最先进的盲去卷积方法表现出显著的优势。在视觉效果方面也更为合理。为了使用SelfDeblur，需要安装Python3.6和PyTorch>=0.4，并且还需要opencv-python、tqdm等库的支持；计算环境建议为Ubuntu16.04系统搭配NVIDIA TITAN V显卡以及cuda-10.0与cuDNNv7.5。

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Matlab实例含代码-SelfDeblur:基于深度先验的神经盲去卷积(CVPR2020)

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SelfDeblur是CVPR 2020上提出的一种基于深度学习的图像盲去卷积方法，通过利用深度先验信息进行模糊图像恢复。本项目提供了Matlab代码及实例，便于研究和应用。在许多实际应用中，盲反卷积是一个经典但具有挑战性的低级视觉问题。传统方法通常采用最大后验（MAP）框架，并依赖于固定的、手工设计的先验知识来表征清晰图像和模糊内核，这种做法往往不足以准确捕捉复杂情况下的特征。此外，这些方法经常使用专门设计的交替最小化算法以避免陷入次优解。相比之下，现有的深度学习去模糊网络能够从大量训练数据中学习到映射关系，用于生成干净图像或估计模糊内核；然而，在处理各种复杂的大型尺寸模糊内核时仍存在局限性。基于深度图先验（DIP）的启发，本段落提出了一种新的方法——SelfDeblur，它包含两个生成网络分别建模清晰图像和模糊卷积核的深层结构，并提供了一个无约束神经优化方案来解决盲反卷积问题。实验表明，在基准数据集及真实世界中的模糊图片上进行测试时，该算法相较于现有最先进的盲去卷积方法表现出显著的优势。在视觉效果方面也更为合理。为了使用SelfDeblur，需要安装Python3.6和PyTorch>=0.4，并且还需要opencv-python、tqdm等库的支持；计算环境建议为Ubuntu16.04系统搭配NVIDIA TITAN V显卡以及cuda-10.0与cuDNNv7.5。

卷积神经网络深度解析(含代码实例)

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本书深入浅出地介绍了卷积神经网络的工作原理与应用技巧，并提供了丰富的代码实例供读者实践学习。在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的表现，在图像识别、自然语言处理等领域脱颖而出，成为深度学习领域的一颗璀璨明珠。CNN的核心魅力在于其独特的结构和强大的特征提取能力，它通过模拟人类视觉系统的原理，将数据转换为智能决策的强大驱动力。 CNN的崛起标志着机器学习从传统的算法驱动转向了数据和模型驱动。利用局部感知和参数共享的概念，卷积层、池化层与全连接层协同工作，使原始数据转化为决策信号。这种设计不仅减少了模型复杂度，还提升了其泛化能力，在各种任务中都能取得优异的性能。在训练和优化方面，CNN采用损失函数和反向传播算法，并结合了SGD（随机梯度下降）、Adam等优化器以及Dropout和正则化技术，确保了面对大量数据时模型的稳定性和准确性。此外，深度可分离卷积、残差网络、注意力机制及迁移学习等进阶技术进一步拓展了CNN的应用范围与深度。在实际应用中，CNN取得了显著成果。例如，在图像识别与分类方面，它在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等数据集上表现突出；物体检测与定位技术如YOLO（You Only Look Once）及Faster R-CNN也充分利用了CNN的强大特征提取能力。

基于深度卷积神经网络的图像去噪方法

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基于Matlab的卷积神经网络实例

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本项目通过Matlab平台实现卷积神经网络(CNN)的具体应用案例分析，涵盖图像识别与分类任务，提供代码和实验结果以供学习参考。该代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，在本人使用的Matlab2014b版本上可以正常运行。欢迎大家留言评论，互相学习研讨。

MATLAB卷积神经网络去噪代码-MEDAL:适用于深度架构学习的MATLAB环境

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简介：MEDAL是一款基于MATLAB开发的工具包，专为深度学习中的卷积神经网络去噪设计。它提供了一个便捷的环境，用于构建、训练和测试复杂的深度架构模型。 Matlab卷积神经网络去噪代码涉及使用深度学习技术来减少或去除信号、图像或其他数据中的噪声。这类任务通常需要设计一个能够识别并分离有用信息与干扰的模型，通过训练该模型使其学会如何在有噪音的数据中提取干净的信息。具体来说，在实现这样的项目时，开发者首先会定义网络架构，包括卷积层和池化层等组件以捕捉输入数据的空间层次特征。接着使用带有标签的真实或合成噪声污染样本对网络进行监督学习，并通过反复迭代调整权重来优化模型性能。此外还需要注意选择合适的损失函数（如均方误差）以及训练策略（比如批量大小、学习率调度），以便有效地减少噪音同时保持信号质量。最后，测试阶段会用到未见过的数据集评估去噪效果及泛化能力，在这个过程中可能需要调整超参数以进一步提高模型的表现。

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基于Python的深度卷积神经网络图像去噪设计与实现

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本研究提出了一种基于Python的深度卷积神经网络方法，专注于图像去噪领域的创新技术应用。通过构建高效模型，有效提升图像清晰度和质量，在实际场景中展现出优越性能。基于Python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现

盲去卷积

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《盲去卷积》是一篇探讨图像处理技术的文章，提出了一种无需先验知识即可恢复清晰图像的方法，适用于多种模糊情况下的图像修复。 Matlab代码实现盲去卷积（blind-deconvolution）。

基于Matlab的卷积神经网络实现与代码

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本项目利用MATLAB开发了卷积神经网络（CNN）模型，并提供了详细的代码和注释，适用于图像识别任务。 CNN卷积神经网络的Matlab实现例程使用了matlab R2019a自带的深度学习工具箱。

基于深度卷积神经网络的图像去噪新算法（用Python实现）

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本研究提出一种基于深度卷积神经网络的创新性图像去噪方法，并使用Python语言实现了该算法。使用ADM方法的图像去噪处理器可以用于处理图像中的噪声问题。