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CIFAR-10数据集的图像分类汇总
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Keras
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Cifar-10:使用Cifar-10数据集进行图像分类
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基于SPM 算法 BOW 算法的 Cifar-10 数据集图像分类实战 附完整代码数据集
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复现是 Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories 中提出的 SPM 算法。由于 SPM 算法是对 BOW 模型的改进，因此我同样也实现了 BOW 算法，为了比较，我将这两个算法应用于 Cifar-10 数据集，测试其分类效果。 Cifar-10 由 60000
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cifar-10数据集合（jpg图片集合版本），图片集合，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。
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CIFAR-10的图片分类
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有粉丝私信这个Kaggle里面的CIFAR图片分类的问题，需要我远程，平时比较忙，没有专门的一个时间段去帮忙，抽个时间将整个代码和数据集都上传进来，免费下载。 对于Kaggle不能科学上网，就不能登录的朋友们，这里我将其数据集下载了下来，希望可以帮助到大家 更多详情可以点击：https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/12911859
CIFAR-10 图像分类
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CIFAR-10 的图像分类工作 有些模板代码已经提供给你，但还需要实现更多的功能来完成这个项目,也提供答案
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Tensorflow之CNN实现CIFAR-10图像的分类python
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文件中原始代码利用CNN对CIFAR10数据集进行分类，准确度达到0.67，优化代码通过权重正则化、数据增强，增加全连接层等方式进行优化，准确度达到0.85。
CIFAR-10 图像分类数据集.7z
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CIFAR-10 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，它有飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车共计 10 个类别的 60000 张彩色图像，尺寸均为 32*32，其包含 5 个训练批次和 1 个测试批次，每个批次有 10000 张图像。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2
图像分类数据集-CIFAR-10数据集.rar
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1、图像分类数据集——CIFAR-10数据集.rar 2、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975
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CIFAR-10图像资源
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CIFAR-10图像资源，可用于初学者进行深度学习的训练，挺有用的，亲测
CIFAR-10 图片格式数据集
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CIFAR-10 图片格式数据集，按 10 分类文件夹储存 https://github.com/cyizhuo/CIFAR-10-dataset
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ConvNet对CIFAR-10分类 数据集
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CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。
CIFAR-10 Dataset-数据集
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CIFAR-10 Dataset is provided by Canadian Institute for Advanced Research.本数据集由加拿大高级研究所提供。 cifair10_trainLabels.csv cifar10_train.zip cifar10_test.zip
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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