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卷积神经网络图像分类
卷积神经网络图像分类
图像分类
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2017-12-14
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基于keras，后端为theano的卷积神经网络分类，代码是二分类，主要对猫狗进行识别分类
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cnn卷积神经网络图像分类
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5星 · 资源好评率100%
用于图像分类的源代码，深度学习的应用，cnn卷积神经网络的使用，可以自己更换数据集或者调优，适合初学者使用！(For image classification of the source code, the application of in-depth learning, cnn convolutional neural network, you can replace the data set
卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab
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5星 · 资源好评率100%
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
VGG卷积神经网络图像分类训练Pytorch代码 使用Cifar100数据集
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5星 · 资源好评率100%
# VGG卷积神经网络图像分类训练Pytorch代码 使用Cifar100数据集 1. VGG网络模型的Pytorch实现代码，包含特征提取器features和分类器classifier两部分，简明易懂； 2. 使用Cifar100数据集进行图像分类训练，初次训练自动下载数据集，无需另外下载。
基于卷积神经网络的图像分类
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基于卷积神经网络的图像分类，本文提出了一个卷积神经网络模型MNIST-Net，在模型的最后一层采用Hinge Loss取代传统的Soft-Max回归进行分类，在未使用Dropout情况下降MNIST测试集的峰点准确率从99.05%提高到99.36%，
卷积神经网络CNN进行图像分类
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卷积神经网络CNN进行图像分类
卷积神经网络CNN进行图像分类.zip
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卷积神经网络CNN进行图像分类
卷积神经网络实现图像分类
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tensorflow python cpu window 自己输入样本训练神经网络，测试，实现猫和狗两类动物的分类！！可用于学习！！样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.
基于特征交换的卷积神经网络图像分类算法
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针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题，提岀一种基于特征交换的卷积神经网络（CNN）图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能，将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换，充分融合有限的图像特征，以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明，该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率，适用于数据量较小的图像分类场景。
神经网络实现图像分类
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基于神经网络的图像分类，数据资源是基于CIFAR-10，内含训练测试数据（batch），是唐宇迪深度学习入门课程的修改代码，python3版本
卷积神经网络实现垃圾图片分类.rar
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用Python+Pytorch实现了卷积神经网络对垃圾图片进行分类，其中还包含了爬虫代码。适合初学者以及大作业ddl选手：）。资源有任何疑问，欢迎留言。
卷积神经网络图像分类应用研究
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卷积神经网络图像分类应用研究
基于Python的卷积神经网络的分类
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基于Python的卷积神经网络的图像分类，很适合初学者的学习使用
（WHU论文，带注释）深度卷积神经网络在高分辨率遥感图像的场景分类中的应用
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在我阅读可能不断更改的课题方向的各种论文中，看了这篇论文Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Imagery.pdf ，各类算法比较的好多，认真看了这篇文章，并附上了自己的注释和标记，刚刚接触，理解不深，可能有错误之
CNN实现图片分类，python代码
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CNN实现图片分类，用tensorflow python实现，目前是三类，可以增加类别。
这是基于CNN算法的分类代码
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该算法内容介绍很详细 算法步骤也容易看懂 在此分享给大家
简单图像分类
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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…
Alex《利用深度卷积神经网络对图像进行分类》
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利用深度卷积神经网络对图像进行分类 1_Alex_《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》2012
卷积神经网络－目标分类
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（1）第一阶段（Region Proposals阶段）：对一帧图像采用Selective Search算法得到最有可能是目标的2000个左右的Region Proposals（候选区域），改善了传统滑窗的思想（复杂度在10万-100万个候选区域），Selective Search算法采用合并超像素生成proposals（具体的详细的介绍参考第一篇论文《What makes for effectiv
卷积神经网络图像分类和检测必看论文
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集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNet v1-v4,VGG,Resnet,Network in Network论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,
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基于神经网络的图像识别
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利用深度神经网络进行基本图像分类
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利用深度神经网络进行基本图像分类 此代码在colab已经经过测试并且可以查看TensorBoard：地址 环境：Tensorflow-2.1.0、Python3.6、google colab In[1]: import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 不知道为什么在本地的jupyter
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神经网络二分类
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