动机 我在这里提供了一个简单的指南，该指南解释了从训练简单的PyTorch图像分类器到将训练后的神经网络转换为可投入生产的CoreML模型所需的步骤。 我花了几天时间浏览Internet博客，论坛和官方文档，以收集这些页面中提供的少量知识。 此仓库的真正动机是防止我忘记有关该特定主题的所有知识。 并且，如果本指南可以帮助其他人继续进行她/他的研究，那将是一个加分。 请阅读免责声明。 导游 我面临的问题非常简单。 我想知道如何在PyTorch中训练人工神经网络，以及如何将该网络转换为可在iOS应用程序中使用的CoreML模型。 简单吧？ 最初，此页面中提供的指南是针对coremltools 3设计的。Apple最近发布了coremltools 4，它改变了游戏规则。 现在可以在不使用ONNX的情况下完成转换。 我本可以简单地更新coremltools 4的指南。但是，由于coremltoo

用Keras实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，Network_in_Network，VGG，GoogLeNet，ResNet，ResNeXt，DenseNet，SENet还有Multi-GPU的方式 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果，进行了一个简单的比较各个模型在cifar10的数据的结果 除此之外，也搭载了可视化的功能，能够对数据有一个更加清晰的认识

贝叶斯算法图像分类matlab代码MRF-HSRM /高光谱图像的光谱空间分类 该存储库包含该论文的Matlab代码： 提示：为了使此代码正常工作，您需要从中下载“ Salinas.mat”文件，并将其放入Data文件夹中。 如果您使用此存储库中的相应代码作为已发布的研究项目的一部分，请引用以下论文。 MRF_HSRM： M. Golipour，H。Ghassemian和F. Mirzapour，“在贝叶斯框架中将分层分割图与MRF集成在一起以对高光谱图像进行分类”，IEEE Trans。 在Geosci上。 遥感，Agu.2015。 SRM： R. Nock和F. Nielsen，“统计区域合并”，IEEE Trans。 图案肛门。 马赫智力，卷。 26号11，第1452至1458页，2004年11月。 支持向量机： 抄送Chang和C.-J. Lin，“ LIBSVM：支持向量机的库”，ACM Trans。 智力Syst。 技术，卷。 2，没有3，第2011年4月27日。 MLRsub： J. Li，JM Bioucas-Dias和A. Plaza，“使用子空间多项式Lo​​gis

论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述 了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核 函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法 的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行 分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分 类准确率。

颜色分类leetcode CarL-CNN Car Logos CNN - 构建我自己的汽车标识分类神经网络 描述 CarL-CNN 接受了 20,778 张 50x50px RGB 图像的训练，这些图像描绘了 40 个不同汽车品牌的标识。 该数据集是从松散的网站上精心挑选的，包含各种配色方案（黑/白、RGB、CMYK、单色）、不同角度的图像、照片、绘图、草图，有时可能包含一些噪音（其他标识、背景等） .) 它通过归因于预测的品牌标签对给定图像进行分类： 模型指标 该模型得到以下分数： 精度：94.20% 召回率：94.03% F1分数：94.04% 准确度：94.03% 特征 Jupyter Notebook 文件包含用于展示、类别概率预测和新图像识别的方法定义。 此外，还对错误预测的案例进行了仔细检查，以分析哪些汽车品牌需要一些数据集丰富。 未来发展 我计划将它变成一个 Web 应用程序，并允许添加用户拥有的图像进行分类。 稍后，我打算使用sl4a，将其制作成Android应用程序并启用手机摄像头识别车标——真正的计算机视觉！ 链接 - 完整运行 CarL-CNN 所需的链接 （解

基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别 前后端结合的项目 trash_classify_demo1 基于OpenCV对图像的二值图进行轮廓识别，并得到其边界矩形。通过此方法，大概率能够框选得到图片中的主要物体，并基于框选出的方框对图像进行裁剪为224*224的尺寸。 trash_classify_demo2 ./cnn_test.py 为此前自己摸索的卷积神经网络，训练起来准确率不佳，遂改用VGG16模型。 ./trash_classify_demo2/cnn_test.py 基于VGG16模型，增加bn层促使模型收敛。将训练集迭代训练约15次，训练集准确度约80%-90%，测试集准确度约60%。 关于label，格式为“图片名称 类别”，由于上传大小所限，仅上传label文档，未上传数据集。 trash_classify_demo3 一些项目进行中所编写的小程序，包括爬虫批量下载图片、调整图片尺寸、计算图片平均RGB值和生成标签文档。 trash_classify_demo4 程序的web前端界面。 包括图像上传、识别功能，垃圾分了科普功能，显示模型

资源包括：论文，代码以及数据！【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器，并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器，并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能：线性回归分类器；全连接人工神经网络分类器；卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择，不要雷同。报告要求如下： 问题定义：Cifar-10数据集和分类问题的定义，对求解问题进行建模。 算法设计：介绍三种分类器的设计细节。 实验结果：对三种分类器的性能，以及超参数的选择进行评估。 字数要求：不少于2500字（不得包含任何程序代码）

CS231N-2022第一次作业: kNN图像分类器实现

我们介绍一些使用预训练网络的实际例子，这些网络出现在TorchVision模块的图像分类中。 Torchvision包包括流行的数据集，模型体系结构，和通用的图像转换为计算机视觉。基本上，如果你进入计算机视觉并使用PyTorch, Torchvision将会有很大的帮助!

利用keras搭建学习模型，学习人脸表情数据库，在视频流上利用OpenCV人脸识别模型采集人脸，并根据人脸表情进行分类，代码含有数据集，软件利用Python开发