摘要：深度学习视觉应用平台是面向高校人工智能相关专业课程教学的工具。平台内置丰富有趣的视觉应用案例，将深度学习算法与视觉应用结合，实现图像分类、图像生成、图像增强等交互式实验场景，形象展示算法原理和结构。通过这些案例源码，学生可以从浅入深、逐步熟悉代码，快速开展实训

深度学习视觉应用平台是面向高校人工智能相关专业课程教学的工具。平台内置丰富有趣的视觉应用案例，将深度学习算法与视觉应用结合，实现图像分类、图像生成、图像增强等交互式实验场景，形象展示算法原理和结构。通过这些案例源码，学生可以从浅入深、逐步熟悉代码，快速开展实训，了解不同深度学习模型的搭建和训练流程。此外，平台还能帮助教师降低算法课程的备课成本，通过现有案例源码进行相关算法授课，并助力其他专业更好地理解人工智能应用。

图1 深度学习视觉应用平台

1.支持在CNN手写数字识别中输入任意个数进行识别，提供模型结构判断过程。

图2 CNN手写数字识别

2. Convolutional VAE图像生成通过概率分布进行表示学习，使得生成的图像具备一定的随机性和多样性。

图3 Convolutional VAE图像生成

3.ResNet-50图像分类缓解深层网络中的梯度消失问题，使得训练更加稳定，并提高了模型的准确率。

图4 ResNet-50图像分类

4.CNNs图像增强图像对精细化图像增强，例如细节修复和噪声去除，具有很高的效用。

图5 CNNs图像增强

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来源：喵星乐翻天