图像数据预处理、图像识别与卷积神经网络

卷积神经网络实现数字识别数据集，主要有t10k-images.idx3-ubyte，t10k-labels.idx1-ubyte，train-images.idx3-ubyte，train-label

卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据，具有卷积层、池化层和全连接层。CNN可用于手写字体识别，如识别MNIST数据集中的数字。

基于深度卷积神经网络的图像分类算法_陈瑞瑞

卷积神经网络图像分类应用研究

随着计算机技术的发展,融合计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的火灾图像处理技术得到了广泛的研究和应用。针对传统图像处理方法预处理过程复杂且误报率高等问题,提出一种基于深度卷积神经网络模型进行火灾检测

卷积神经网络是一种基于深度学习的算法，在图像检测方面有着广泛的应用。通过对图像进行分割、特征提取和分类等操作，可以实现高效、准确的目标检测。卷积神经网络的基本原理及其在图像检测中的应用，并详细讲解了相

与传统的超分辨算法相比, 基于卷积神经网络的超分辨算法具有较大优势, 但仍存在训练时间较长、重建图像纹理不够清晰等问题。基于此, 在原有的卷积神经网络超分辨重建算法基础上进行了以下优化:放弃原有的修正

针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超

该资源包含基于U-Net模型的医学图像分割任务完整代码，以及在不同注意力机制（如SENet、Spatial Attention、CBAM）下的训练结果。实现了数据预处理、模型定义、训练与验证循环，并提

用卷积神经网络CNN数字识别，CPU多线程