### 毕业设计项目----基于图神经网络与多任务学习的图像分类器
***
## 环境依赖:
- Python3
- Tensorflow == 1.15.0
- Django
- Numpy
- scikit-image
## 后台算法:
该图像分类器基于的算法是[Deep Multi-Task Augmented Feature Learning via Hierarchical Graph Neural Network](<https://arxiv.org/abs/2002.04813>)
## 数据集:
训练该图像分类器所用的数据集是[Office-Caltech10](https://pan.baidu.com/s/1bc0bXgZiv_lCFydZ9DgPhg)（提取码为：`wnhw`），故测试该图像分类器时只能用该数据集测试了。
Python高分项目 基于Django+Splite3实现的图神经网络与多任务学习的图像分类器源码+部署文档+全部数据资料.zip （48个子文件） 
python系统部署文档.md 14KB
Graduation_project-master db.sqlite3 0B .gitattributes 86B templates 
index.html 2KB manage.py 638B image_classification __init__.py 0B tests.py 60B admin.py 63B migrations __init__.py 0B 0001_initial.py 489B __pycache__ 0001_initial.cpython-36.pyc 644B __init__.cpython-36.pyc 161B apps.py 114B models.py 57B algorithm __init__.py 0B parameter.py 396B DMTL_HGNN.py 26KB function.py 2KB parameter task_embedding_vectors.npy 128B input_hidden_weights.npy 132B hidden_output_weight.npy 130B class_embedding_vectors.npy 129B vgg19.py 5KB __pycache__ parameter.cpython-36.pyc 573B vgg19.cpython-36.pyc 4KB function.cpython-36.pyc 2KB __init__.cpython-36.pyc 160B vgg19.npy 134B __pycache__ apps.cpython-36.pyc 393B admin.cpython-36.pyc 191B views.cpython-36.pyc 1KB __init__.cpython-36.pyc 150B models.cpython-36.pyc 188B static image 
bg.png 1.98MB css index.css 572B views.py 2KB Graduation_project __init__.py 0B wsgi.py 413B urls.py 1KB settings.py 3KB __pycache__ urls.cpython-36.pyc 1KB settings.cpython-36.pyc 3KB __init__.cpython-36.pyc 148B wsgi.cpython-36.pyc 573B asgi.py 413B .gitignore 20B README.md 568B
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