Matlab BP神经网络 iris数据集分类，参数可修改，适用于其他类别分类

利用机器视觉技术检测红枣的缺陷，首先校正光照不均，然后提取红枣表明的颜色，纹理特征，利用卷积神经网络进行分类识别。

本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中，包括一个预处理层，该预处理层使用像素值在 0-255 之间的 RGB 图像，并减去平均图像值；并且在 vgg16_weights.npz

基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法

自己整理的车辆类型数据集 一共1500张图片，共分7个类 分别为Bus、Car,SportsCar，MicroBus,Truck,SUV,Jeep，是VOC格式的数据集，用LabelImg工具进行标注，可以转成TFRecord格式的数据集

Python3实现KNN的三个例子（包含数据集），水果分类，识别手写数字，找相似的朋友

基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等亲测可用， 谢谢支持。

这是五篇关于遥感影像分割与分类识别的比较新的文献资料，里面很详述的讲解了一些分割与分类的实用方法与实验结果，希望对大家有用!

快速搭建垃圾分类模型： 使用inception快速搭建的图像分类模型，目前支持1000类识别。从图像中识别出类别后，再通过textcnn模型对垃圾类别进行映射，最终输出垃圾的类别。 注：垃圾类别是以上海分类标准。

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