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Inpainting_GMCNN：利用生成型多列卷积神经网络实现图像修复，发表于NeurIPS 2018

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简介：
Inpainting_GMCNN是发表在NeurIPS 2018上的一篇论文，提出了一种基于生成式多列卷积神经网络的新型图像修复方法。 通过生成多列卷积神经网络进行图像修复，在Places2、CelebA-HQ和Paris街景数据集上使用矩形遮罩的结果展示。在Places2和CelebA-HQ上随机抽取样本的实验结果也进行了介绍。该存储库适用于NeurIPS 2018论文的相关内容。如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin和Qi，等}

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  • Inpainting_GMCNN：利用生成型多列卷积神经网络实现图像修复，发表于NeurIPS 2018
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    Inpainting_GMCNN是发表在NeurIPS 2018上的一篇论文，提出了一种基于生成式多列卷积神经网络的新型图像修复方法。 通过生成多列卷积神经网络进行图像修复，在Places2、CelebA-HQ和Paris街景数据集上使用矩形遮罩的结果展示。在Places2和CelebA-HQ上随机抽取样本的实验结果也进行了介绍。该存储库适用于NeurIPS 2018论文的相关内容。如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin和Qi，等}
     
  • Inpainting-GMCNN-Keras: NIPS论文《利用生成式多列卷积神经网络进行图像修复》的Keras实现...
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    Inpainting-GMCNN-Keras是基于NIPS论文《利用生成式多列卷积神经网络进行图像修复》的开源项目，采用Keras框架实现了先进的图像修复技术。 Keras中的生成多列卷积神经网络（GMCNN）修复模型最初在2018年NIPS会议上提出。该实施的代码已在Python 3.6和Ubuntu 14.04上进行了测试，所有必需的依赖项都存储在requirements.txt、requirements-cpu.txt和requirements-gpu.txt文件中。 要安装需求，请先创建一个Python虚拟环境： ```shell virtualenv -p /usr/bin/python3.6 .venv ``` 然后激活该环境： ```shell source .venv/bin/activate ``` 最后，从上述的文本段落件安装依赖项： ```shell pip install -r requirements.txt # 或者根据需要选择其他requirements文件。 ```
     
  • 利用C++实现卷积神经网络
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    本项目旨在通过C++编程语言从底层构建和实现一个卷积神经网络(CNN)，探索其在图像识别任务中的应用潜能。 基于C++底层代码构建的卷积神经网络已初步实现。
     
  • 利用MATLAB实现卷积神经网络
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    本项目旨在通过MATLAB平台搭建并训练一个简单的卷积神经网络模型，以探索其在图像识别任务中的应用效果。 该资源内的项目源码是个人课程设计作业的成果，所有代码均已通过测试并成功运行后上传，请放心下载使用！答辩评审平均分高达94.5分。 1、所有上传的代码都经过了严格的测试，在确保功能正常的情况下才进行发布。请各位用户安心下载和使用。 2、此项目适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学与技术、人工智能等）、教师或企业员工，同时也非常适合编程新手学习进阶知识。此外，该资源还可以作为毕业设计的参考项目、课程作业或者初期立项演示资料。 3、具备一定基础的学习者可以在现有代码的基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求，并将其应用于实际的毕业设计、课程设计以及课后作业中。 下载完成后，请务必先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用。请注意不要将资源用于商业用途。
     
  • 利用卷积神经网络进行图像描述生成的方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像描述生成方法，通过深度学习技术自动解析并描绘图片内容，为视觉识别领域带来新的突破。 图像描述任务在计算机视觉领域一直备受关注。尽管使用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的框架解决了生成图像描述中的梯度消失及爆炸问题，但基于LSTM模型的问题在于其序列化生成过程无法实现训练时的并行处理，并且容易遗忘先前的信息。为了克服这些挑战，本段落引入了条件生成对抗网络（CGAN），通过CNN来提取和利用图像特征。实验中采用对抗性学习方法结合注意力机制以提高描述的质量。 在MSCOCO数据集上的测试结果显示，在语义丰富程度指标CIDER上与基于CNN的方法相比有2%的提升；而在准确性指标BLEU上有1%左右的进步，部分性能甚至超过了传统的LSTM模型图像描述法。这一结果表明该方法生成的图像描述能够更好地接近真实情况，并且在语义内容方面更为丰富和准确。
     
  • 利用Java实现卷积神经网络(CNN)
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    本项目通过Java语言实现了卷积神经网络（CNN），适用于图像识别与分类任务。采用深度学习技术优化模型性能，提供源代码和实验结果分析。 用Java实现卷积神经网络，在Eclipse平台上操作的话可以参考这篇文章：http://blog..net/baidu_37107022/article/details/70209949，作者是fengfenggirl博客的作者。文中提供了详细的步骤和指导来帮助理解如何在Java中实现卷积神经网络并使用Eclipse作为开发环境。
     
  • Matlab实现LeNet.rar_Matlab LeNet_卷积_卷积神经网络_MATLAB_图像分类_神经网络分类
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    本资源为使用MATLAB语言实现的经典卷积神经网络LeNet架构。适用于进行图像分类任务，包括但不限于手写数字识别。提供详细的代码和注释，帮助用户深入理解卷积神经网络的工作原理及其应用。 卷积神经网络LeNet代码可以实现图片分类功能。
     
  • 利用卷积神经网络进行图像分类
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    本研究探讨了如何运用卷积神经网络技术实现高效且准确的图像分类。通过深度学习算法优化模型结构，显著提升了图像识别精度与速度。 基于卷积神经网络的图像分类方法能够有效地识别和归类不同类型的图像数据。这种方法利用深度学习技术对大量图片进行训练，从而能够在新的、未见过的数据集中准确地预测类别标签。通过构建复杂的层次结构来捕捉输入信号（如图像）的空间关系，并且使用反向传播算法根据损失函数调整权重参数以优化模型性能。卷积神经网络在计算机视觉领域取得了显著的成功，尤其是在对象检测和识别任务中表现出卓越的能力。
     
  • 利用卷积神经网络进行图像上色
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    本研究探讨了如何运用卷积神经网络技术对灰度图像自动添加色彩。通过深度学习算法模拟人类视觉系统理解颜色的方式，实现了高效、精准的图像着色处理。 图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色，这是图像处理领域的一个热门问题。本段落提出了一种基于U-Net架构的全自动着色网络模型，并结合了深度学习和卷积神经网络技术。在该模型中，支线采用SE-Inception-ResNet-v2作为高级特征提取器来获取全局信息；同时，在整个网络结构中应用PoLU（幂线性单元）函数以取代传统的ReLU（线性整流）函数。实验结果表明，此着色网络能够有效地为灰度图像上色。