图像分类---汇总贴

最新推荐文章于 2025-10-16 16:27:40 发布
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Pytorch CIFAR10图像分类 AlexNet篇
风信子的猫Redamancy的快乐星球
08-03 6878
Pytorch CIFAR10图像分类 AlexNet篇 文章目录Pytorch CIFAR10图像分类 AlexNet篇4.定义网络（AlexNet）5. 定义损失函数和优化器6. 训练损失函数曲线准确率曲线学习率曲线7.测试查看准确率查看每一类的准确率抽样测试并可视化一部分结果8. 保存模型9. 预测读取本地图片进行预测读取图片地址进行预测10.总结 4.定义网络（AlexNet） AlexNet 结构： 输入层：图像大小为 227×227×3，其中 3 表示输入图像的 channel 数（R，G
Pytorch CIFAR10图像分类 VGG篇
风信子的猫Redamancy的快乐星球
08-04 7808
Pytorch CIFAR10图像分类 VGG篇 文章目录Pytorch CIFAR10图像分类 VGG篇4.定义网络（VGG）5. 定义损失函数和优化器6. 训练损失函数曲线准确率曲线学习率曲线7.测试查看准确率查看每一类的准确率抽样测试并可视化一部分结果8. 保存模型9. 预测读取本地图片进行预测读取图片地址进行预测10.总结VGG优点VGG缺点 这里贴一下汇总篇：汇总篇 4.定义网络（VGG） VGG模型是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的，这个网络是在ILSVRC 2
图像分类（SVM）
07-22
程序对图像进行了很好的分类，好不容易找到的代码。
图像分类器
07-13
图像分类的5种机器学习方法 传统机器学习 对图像进行识别分类
图像分类指南
最新发布
2302_77370299的博客
10-16 659
图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将不同的图像划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。随着深度学习技术的发展，图像分类在各个领域都发挥着重要作用，从医疗诊断到工业检测，从自动驾驶到智能安防，图像分类技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。
简单图像分类
05-02
一个简单的图片分类程序，基于python(numpy & opencv)，文件包含代码以及图片集，分类正确率约为89%。仅供学习使用…
图像分类
xingghaoyuxitong的博客
03-18 760
xxx
【ENVI】遥感数字图像处理-图像分类课程设计报告
雾狼的游戏屋
12-15 3392
4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。 正在上传…取消 图4.1 合成波段1，2，3，4，5，7图像 正在上传…取
图像分类介绍和一些损失函数（hinge loss cross-entropy softmax得分介绍）
九久的博客
06-30 3962
文章目录图像分类图形分类介绍挑战：近邻分类器 图像分类 图形分类介绍 对于输入的图像赋予一个标签，这个标签在指定的集合中。 例如： 图片也可以看成数组（大型三维数组）。 挑战： 1、单个物体从不同角度照的照片。 2、图像大小的问题（大头贴，全身照） 3、物体形状（水 冰） 4、遮挡问题 5、光照影响（白天 晚上） 6、物体和环境融合 7、同一个对象有不懂类别（椅子） 近邻分类器 数据驱动方式 提供每个类别的很多样本，进行算法学习，去识别，也就是用更多的情况去学习。 我们以CIFAR-10的例子进行介绍近邻
Pytorch CIFAR10图像分类 LeNet5篇
风信子的猫Redamancy的快乐星球
08-02 6340
Pytorch CIFAR10图像分类 LeNet5篇 文章目录Pytorch CIFAR10图像分类 LeNet5篇4.定义网络（LeNet5）5. 定义损失函数和优化器6. 训练损失函数曲线准确率曲线学习率曲线7.测试查看准确率查看每一类的准确率抽样测试并可视化一部分结果8. 保存模型9. 预测读取本地图片进行预测读取图片地址进行预测10.总结 这里贴一下汇总篇：汇总篇 4.定义网络（LeNet5） 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用
图像分类(二分类+十分类)
06-27
二分类的数据集是NG的猫的数据集，十分类的数据集是CIFAR-10的数据集
图像分类 (image classification)
iCode_girl的博客
06-27 8084
1. 任务 图像分类的任务是判断该图像所属类别。 2. 常用数据集 难度递增：MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、Image-Net 3. 分类经典网络结构 LeNet-5、AlexNet、VGG-16 / VGG-19、GoogLeNet、Inception v3 / v4、ResNet、preRestNet、RexNeXt、随机深度、DenseNet、SENet 今天觉得AI还挺...
图像分类综述
04-03 2160
什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图1给分类系统：这里的目标是根据输入图像，从类别集中分配一个类别，这里为dog,我们的分类系统也可以根据概率给图像分配多个标签，如dog:95%，cat:4%，eagle:1%。
图像分类1
xiaotai1234的博客
01-15 1641
图像分类1 一、图像分类介绍 1.图像分类 挑战 近邻分类器 CIFAR-10例子介绍 算法思路 完整代码实现(Numpy) import numpy as np class NearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): """ X：N x D形状，N为样本数，D为像素数量 Y：1维，大小为N """ # 所有最近邻需要的训练数据集
图像分类模型总结
TEDDY的博客
07-21 2350
【结构变迁】 LeNet：第一个成功的卷积神经网络。 AlexNet：类似LeNet，层次更深更大。使用了层叠的卷积来抓取特征（通常是一个卷积层马上一个maxpooling层）。 ZF Net：增加了中间卷积层的尺寸，让第一层stride和filter size更小。 VGG：只使用filter size = 3和pooling size = 2 从头到尾堆叠。 GoogLeNet：较少参数量，最后一层用平均池化代替全连接层，top-1成功率提高了0.6%。 ResNet：引入了跨层连接和bat
深入掌握图像分类模型训练与评估技巧
该资源包名为"ConvMAE_demo.zip"，涵盖了使用和理解一系列与深度学习和图像分类相关的高级技术的细节。下面将详细解析该标题、描述和标签中蕴含的知识点。 1. 数据增强 描述中提到了多个数据增强技术，包括...
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