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matlabalexnet图像识别代码-places-2017:地方-2017
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2021-05-23
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matlab alexnet图像识别代码MiniPlaces挑战:计算机视觉深度学习教育的图像分类基准 介绍 我们引入了图像分类基准(MiniPlaces挑战),作为面向计算机视觉深度学习从业者的教育工具。 通过改进基线模型并建立新的用于图像分类的深度神经网络,挑战的参与者有望对深度神经网络有更深入的了解,并获得动手经验调整模型。 这项挑战的目标是识别照片中描绘的场景类别。 此任务的数据来自,其中包含10+百万个图像,这些图像属于400+个唯一场景类别。 挑战数据将是完整的Places2数据集的子集,来自100个场景类别,包括100,000张用于训练的图像,10,000张用于验证的图像和10,000张用于测试的图像。 图像将被调整为128x128,以使数据更易于管理。 此外,虽然最终目标是场景识别,但数据的子集将包含对象标签,这可能有助于构建更好的模型。 MiniPlaces挑战赛最初是由麻省理工学院(MIT)于2015年秋季发起的,随后由该课程的以下技术援助进一步推动了这一挑战。 以下是MiniPlaces Challenge开发套件的文档。 Table of contents: 1
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places-2017-master.zip (54个子文件)
places-2017-master
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model
tensorflow
vgg_slim.py 11KB
prepro_data.py 2KB
vgg_keras.py 4KB
DataLoader.py 5KB
past_models
vgg19.py 7KB
validation_stats.txt 384B
vgg19_train.py 5KB
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vgg_keras.py 4KB
vgg16_train.py 10KB
alexnet_bn_train.py 8KB
cifar10_tutorial.py 11KB
README.md 968B
train_vgg_slim.py 2KB
matconvnet
run_miniplacesCNN.m 952B
categoryIDX.mat 2KB
README.m 791B
img1.jpg 49KB
img2.jpg 48KB
sample_refNet_initial.m 5KB
pytorch
convnet
vgg16-light-1-train.py 8KB
generate_submission.py 3KB
vgg_pytorch_train.py 8KB
cifar10_tutorial.py 11KB
logfile-02-01.txt 11KB
logfile-02-02.txt 456B
vgg_pytorch.py 6KB
old_models
vgg11-light-2-train.py 8KB
vgg11-light-1-train.py 8KB
utils.py 16KB
generate_submission.py 2KB
DataLoader.py 5KB
predictions
1509928947predictions.txt 267KB
1510028584predictions.txt 269KB
1509984448predictions.txt 269KB
resnet
resnet_pytorch.py 6KB
ensemble.py 12KB
miniplaces_dataset.py 4KB
capsnet
miniplaces_capsnet3.py 15KB
miniplaces_capsnet2.py 15KB
miniplaces_capsnet.py 15KB
evaluation
eval_cls.m 753B
demo_eval_cls.m 566B
demo.val.pred.txt 308KB
util
VOCreadxml.m 210B
VOCxml2struct.m 2KB
README.md 9KB
data
object_categories.txt 2KB
train.txt 3.35MB
categories.txt 2KB
val.txt 194KB
.gitignore 149B
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