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基于图像去模糊模型的像素点注意力机制Python仿真（含源码、文档和数据）.rar

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简介：
该资源包包含一个用于图像去模糊任务的Python仿真项目，特别引入了像素点注意力机制以增强细节恢复效果。内容包括完整源代码、详细说明文档及测试所需的数据集。 资源内容：基于图像去模糊模型实现像素点注意力机制的Python仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业及算法等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++和Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。

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  • 基于图像去模糊模型的像素点注意力机制Python仿真（含源码、文档和数据）.rar
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    该资源包包含一个用于图像去模糊任务的Python仿真项目，特别引入了像素点注意力机制以增强细节恢复效果。内容包括完整源代码、详细说明文档及测试所需的数据集。 资源内容：基于图像去模糊模型实现像素点注意力机制的Python仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业及算法等方向的学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++和Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 基于Python的图像处理仿真源码及数据（去雨、去雾、去模糊、夜景复原、超分辨率、像素级分割）.zip
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    本资源包提供了一系列使用Python编写的图像处理代码和数据，涵盖去雨、去雾、去模糊、夜景修复及超分辨率等技术，并包含详细文档。 基于Python实现的图像去雨、去雾、去模糊、夜景复原、超分辨率及像素级分割仿真源码+数据.zip文件已获得导师指导并通过，并取得了97分的高分，适合用作课程设计或期末大作业项目。该资源下载后无需修改即可直接使用，确保完整且可以运行。
     
  • 利用Python进行图像去雨、去模糊及去噪处理（含完整源码和数据）.rar
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    本资源提供使用Python实现图像去雨、去模糊以及去噪的技术教程与实践案例，包含详尽代码及测试数据集。适合深度学习领域初学者研究参考。 资源内容：基于Python实现图像去雨、去模糊、去噪（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程：参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰，注释明细。 适用对象： 工科生、数学专业以及算法方向的学习者均可使用此资源进行学习和研究。 作者介绍： 该资源由某大厂资深算法工程师提供。拥有超过10年的Matlab、Python、C/C++及Java等语言的算法仿真工作经验。擅长领域包括但不限于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验。 欢迎对此资源进行交流和学习。
     
  • 基于注意力机制的遥感图像分割方法模型
    优质
    本研究提出了一种采用注意力机制的新型遥感图像分割模型，有效提升了复杂场景下的目标识别精度与分割质量。 针对遥感图像目标密集、尺度各异以及存在遮挡等问题，提出了一种基于注意力机制的分割模型来实现目标分割任务。该模型在深度图像分割的基础上进行了改进，在高低层特征融合之前引入了通道注意力机制对低层特征进行加权处理，以增强目标特征并抑制背景信息，从而提高信息融合效率。为了进一步提升模型对于目标特征的响应能力，在解码阶段采用了位置注意力机制来处理最后的特征图。最终将经过加权融合后的特征图上采样至原始图像大小，并预测每个像素所属类别。 在两个遥感道路数据集上的实验结果表明，该方法相较于其他相关模型具有显著优势，能够有效应用于复杂的遥感影像目标分割任务中，特别是在提取遥感影像中的道路信息方面表现出色。
     
  • 包含注意力机制的表情识别Python代码及资源包（含数据集、模型和文档）.zip
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    本资源包提供了一个基于Python的情感表情识别工具，内含精心标注的数据集、预训练模型以及详细开发文档，特别加入了先进的注意力机制以提升模型性能。 【资源说明】 本资源包含基于注意力机制的表情识别的Python源码、数据集、模型及项目说明。 文件目录解释： 1. **Models**：存放已有的Paddle格式模型。 2. **Pages - assets** - 使用PySide生成的样式文件。 - GUI界面的样式文件，根目录和此目录中都有一个版本，具体使用哪一个忘记了，所以保留了两个版本。 3. **Utils** - `AttResNet.py`：网络代码 - `DatasetProcess.py`：数据集处理代码 - `FaceDetection.py`：人脸检测代码 - `Predict.py`：模型预测代码 - `VisualTrain.py`：模型训练代码 4. **CSV文件**：用于保存创建的数据集和相关信息。 5. **Dataset**：存放数据集的目录。 注意事项： - 安装PySide工具配置环境，以PyCharm为例的操作步骤如下： 1. 点击 File:arrow_right:Settings:arrow_right:Tools:arrow_right:External Tools:arrow_right::heavy_plus_sign: 添加 PySide 工具,其所在目录为你的Python环境下的Scripts文件夹。 2. 分别添加pyside6-designer.exe、pyside6-rcc.exe和pyside6-uic.exe三个工具，Arguments和Working directory参数均为\$FileName\$ -o \$FileNameWithoutExtension\$.py 和 \$FileDir\$。 【备注】 1. 所有项目代码经过测试运行成功且功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2. 本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工，也适用于小白学习进阶。此外，该项目也可作为毕业设计项目或课程设计作业演示。 3. 如果有一定的基础可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可以直接用于毕设、课设和作业等。 欢迎下载并交流讨论！
     
  • MATLAB图像去模糊源码-Deblur：实现高质量的运动去模糊（基于单一图像）
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    本项目提供了一套MATLAB代码用于从单张图片中恢复清晰图像，针对运动造成的模糊效果进行优化处理。通过先进的算法有效提升图像质量。 本段落描述了从单个图像进行高质量运动去模糊的实施方法，基于SIGGRAPH06论文中的代码实现。该论文由R.Fergus、B.Singh、A.Hertzmann、STRoweis以及WTFreeman撰写，名为“从单张图片中消除相机抖动”。发布的源码版本为1.2，发布日期是2006年10月23日。 需要注意的是，该代码属于研究级，并且由于有机开发过程的原因，注释有限。其中包含了许多可能让人困惑的过时元素等现象。如果在理解过程中遇到困难，请花时间自行研究相关代码以更好地了解其功能原理。同时建议参考论文中的各种参考资料来获取更多帮助。 此外，当前算法尚不足以成为通用工具，用户需要根据具体图像多次尝试并调整参数（如不同的子窗口）才能得到清晰结果。通过实际使用可以获得有关如何选择输入参数的宝贵经验。我们正在努力改进此算法以提高其商业级鲁棒性。 最后，请记住盲反卷积是一个极具挑战性的长期问题，在该领域已有多年的研究历史。
     
  • 图像去模糊的代码
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    本代码旨在实现高效的图像去模糊处理技术，采用先进的算法优化图像清晰度和细节恢复，适用于多种应用场景。 基于Matlab的图像去模糊代码参照了Fergus 2006年在CVPR上发表的论文。
     
  • 基于图像识别的MATLAB仿真（含完整源码和数据）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像识别系统，包含完整的源代码及测试所需的数据集。适合学习和研究使用。 资源内容为基于图像识别的Matlab仿真（完整源码+数据）。该代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象：工科生、数学专业学生及算法学习者等。 作者是一位资深的大厂算法工程师，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行算法仿真的经验。擅长领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理、智能控制以及路径规划等多方面的技术研究与应用实验。 欢迎交流学习。
     
  • matlab_text_deblurring_code.rar_图像去模糊_去模糊算法_模糊图片处理
    优质
    本资源为MATLAB环境下用于图像去模糊处理的代码包，适用于进行各种去模糊算法研究和实现。包含示例模糊图片及详细的注释说明。 本段落介绍如何使用MATLAB编写代码来去模糊文字图像，并提供了一个示例图片用于演示效果。