披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。 披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。 披萨分类数据集，这个数据集包含大约1000张比萨的图片和1000张比萨以外的其他菜肴的图片。

手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。 手提包分类数据集，它包含5种不同类型的手提包，包括：背包迷你、带包、大包、肩包、大手提袋，每个类别(即手提包类型)包含550张图片，所有类别的图片数量相等。

4种不同烘烤方式的咖啡豆分类数据集，每类超过270张图片。 4种不同烘烤方式的咖啡豆分类数据集，每类超过270张图片。 4种不同烘烤方式的咖啡豆分类数据集，每类超过270张图片

5家著名快餐企业的门店形象进行形象分类，每类有400张图片左右，快餐店图片(麦当劳，肯德基，汉堡王，赛百味，sbucks) 5家著名快餐企业的门店形象进行形象分类，每类有400张图片左右，快餐店图片(麦当劳，肯德基，汉堡王，赛百味，sbucks)

5类水稻分类数据集，共75000图像;每个15000图像，该数据集主要包含Train和Test文件夹，在这两个文件夹下存在不同的文件夹，包含不同的水稻品种图像。 5类水稻分类数据集，共75000图像;每个15000图像，该数据集主要包含Train和Test文件夹，在这两个文件夹下存在不同的文件夹，包含不同的水稻品种图像。

5类天气状态图像分类数据集，每类气象图片数量1000-6000不等。 5类天气状态图像分类数据集，每类气象图片数量1000-6000不等 5类天气状态图像分类数据集，每类气象图片数量1000-6000不等

蚂蚁和蜜蜂的图像数据集，这个文件夹包含训练图像。文件编号，列在Training_set.csv文件中。这些图像的标签在csv文件中。两个类都混合在这个文件夹中。训练数据集277张，测试120张。

蝴蝶-100种-分类数据集，这个目录包含训练图像。它有100个子目录，每个目录对应100个物种。每个类目录包含特定物种的图像。所有种类至少有101张训练图片。所有图片为224x224x3jpg格式

基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Python或Java，熟悉深度神经网络，具备数据挖掘和机器学习知识。 基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Python或Java，熟悉深度神经网络，具备数据挖掘和机器学习知识。 基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Pytho

一、论文相关信息   1.论文题目     Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning   2.论文时间     2017年   3.论文文献     https://arxiv.org/abs/1712.07107 二、论文背景及简介   随着深度学习的快速发展与巨大成功，深度学习被应用在许多对安全有严格要求的环境中。然而，深度神经网络近来被发现，对于精心设计好的输入样本，其是脆弱的，这种样本就被称为对抗样本。对抗样本对人类是很容易分辨的，但却能在测试或部署阶段，很容易的糊弄深度神经网络。当应用深度神经网络到对安