残差网络图像分类 复现 tensorflow1.2.0以上

基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类，Tensorflow

该神经网络模型是基于TensorFlow实现的，旨在对手写数字图像进行分类。模型的输入为手写数字图像，输出为对应的数字（0-9）。该模型采用两层隐藏层，每层包含128个神经元，最后一层为输出层，包含1

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摘要:借助数码相机摄像原理,融合高速单片机技术、FPGA技术、高速CMOS图像传感器技术、点阵图形液晶技术和高速网络传输技术等,研制了一种智能化、网络化、小型化的图像监测系统。实践表明,这种系统可以缩

图像去噪作为图像处理的问题之一，随着科技的进步，处理的方法越来越多，图片恢复的质量也越来越高。图像去噪的方法有很多，在此次课程设计中，我们采用基于神经网络的图像去噪算法。

BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.

bp神经网络识别图片，具体算法和之rbf算法略有不同，毕设或建模推荐学习。

rbf神经网络识别图像的算法，通过训练后与对应图片进行仿真。

本程序为pycharm下文件，程序中的代码为识别螺钉螺母的程序。用户可以自己选择目标。(直方图均衡化，神经网络cnn)

这是今年imageNET测试top1程序