欢迎来到我的Apple图片分类项目 在这个项目中，我探索了如何使用CNN和转移学习来建立图像分类器。 数据集包含从Google Image的“ iPhone”，“ iPad”和“ Macbook”的最高搜索结果中抓取的1500张图像。 完整的数据集可以在这里下载： : 。 目的是尝试创建图像分类器，以区分3种最主流的Apple产品-iPhone，iPad和Macbook。 从表面上看，它们可能会彼此混淆（没有缺口的旧版iPhone设计可能会误认为iPad，而带有键盘的新版iPad可能会误认为Macbook）。 虽然我们可以轻松区分它们，但我们可以教一个深度学习模型来做到这一点吗？ 哪种方法可以使我们获得最高的准确性？ 这些是将在本项目中回答的问题。 档案说明 该存储库中只有4个文件（自述文件和需求文件除外）。 该笔记本是一款Jupyter笔记本，可以在Google Colab（带有

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释

手势识别数据集（手势包括0-10）--大部分类别千张以上，分为训练集和验证级。图像分类数据集，图像分类入门。

数据集包含训练和测试两个文件，各包含 12500张图像，共 25000张。 来自 2013 年的 kaggle 竞赛，当时获胜者使用卷积神经网络达到了 95% 的精度。

包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共等8种作物

LeNet web 做CIFAR10 的图像分类

极限学习分类器对遥感图像分类，Matlab代码

PyQT 做图像分类GUI，生成exe文件

有监督学习，图像分类，训练预测主程序，图像为手写数据

基于CNTK/C#实现自定义数据集的图像分类