智能计算系统实验3-2-基于 DLP 平台实现图像分类

智能计算系统实验4-1-基于 VGG19 实现图像分类

基于BP网络的图像分类matlab代码出色的计算机视觉： 受启发的精选计算机视觉资源精选清单。 有关列出其学术谱系的计算机视觉人士的列表，请访问 贡献 请随时给我发送电子邮件或（）以添加链接。 目录 图书 计算机视觉 -西蒙·京东（Simon JD Prince）2012 -里克·塞利斯基（Rick Szeliski）2010 -大卫·福赛斯（David Forsyth）和让·庞塞（Jean Ponce），2011年 -理查德·哈特利（Richard Hartley）和安德鲁·齐瑟曼（Andrew Zisserman）2004 -Linda G.Shapiro 2001 斯蒂芬·帕尔默（Stephen E.Palmer），1999年 -Kristen Grauman和Bastian Leibe 2011 -理查德·拉德克（Richard J.Radke），2012年 -Reinhard，E.，Heidrich，W.，Debevec，P.，Pattanaik，S.，Ward，G.，Myszkowski，K 2010 -贾斯汀·所罗门（Justin Solomon）2015 OpenCV编

混凝土表面裂纹检测图像数据集（包含20,000张有裂缝的混凝土结构图像和20,000张无裂缝的图像，图像分类）.zip

烟草烟叶烘干程度检测数据集(图像分类，3类，每类300多张).zip

本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下MicroNet模型的效果。模型来自官方，我自己写了train和test部分。从得分情况来看，这个模型非常的优秀，我选择用的MicroNet-M3模型，大小仅有6M，但是ACC在95%左右，成绩非常惊艳！！！ 通过这篇文章能让你学到： 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？ 如何配置MicroNet模型实现训练？ 如何使用pytorch自带混合精度？ 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？ 如何使用DP多显卡训练？ 如何绘制loss和acc曲线？ 如何生成val的测评报告？ 如何编写测试脚本测试测试集？ 如何使用余弦退火策略调整学习率？ 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？ 如何理解和统计ACC1和ACC5？ 原文链接： https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/125223458?spm=1001.2014.3001.5501

高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大,对硬件要求较高。为了提高模型计算效率,可以在图形处理器(GPU)上进行CNN模型的训练。现有的并行算法,比如GCN(GPU based Cube-CNN),无法充分利用GPU的并行能力,算法加速效果并不理想。为了进一步提升算法效率,提出基于通用矩阵乘法(GEMM)算法的GGCN(GPU based Cube-CNN improved by GEMM)并行加速算法,通过G-PNPE(GEMM based Parallel Neighbor Pixels Extraction)对输入数据和卷积核进行重新组织排列,实现卷积的并行计算,有效地提高了GPU的利用率并进一步提升了算法的训练效率。通过分析在三个数据集上的实验结果发现,改进算法的分类精度与原算法保持一致,而且模型的训练时间缩短了30%左右,表明算法的有效性和优越性。

深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。 一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。

使用LabVIEW OpenCV dnn无压力实现图像分类含源码及模型，即使小白也可以立即实现自己的图像分类，压缩包中为大家提供了相关的模型和源码，大家直接运行即可。