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

用于图像分类的SqueezeNet预训练模型是R2020a中的“深度学习工具箱”的一部分，不需要单独安装。 如果您使用的是深度学习工具箱的 R2020a 版本，您可以在命令行中键入“squeezenet”或直接访问模型，而无需从 Deep Network Designer App 安装。 如果您使用的是 R2018a 到 R2019b，则需要下载并安装此支持包。 SqueezeNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开挤压网.mlpkginstall 文件将启动您所拥有的发行版的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例： 净 = 挤压网（） 网络层

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，Efficientnet，MobileNet，MobileNetv2，ResNeXt，Pnasnet，RegNet，SeNet,ShuffleNet,ShuffleNetv2，Preact_ResNet，DPN，DLA 在models中有所有模型的实现，然后在main.py中定义了训练的代码，也可以进行预测我们的结果，除此之外，对所有的模型自己进行了测试，并且对准确率做了一个详细的比较，也可以根据此进行测试和比较训练。 在资源中有全部代码的学习资料，代码所有都可运行，可执行，可复现

著名的图片分类数据集，原版的在CSDN已经有很多了，这一个版本的是我将原版的数据集导出成图片格式，同时用json文件来标注图片的类别。 本资源只包含CIFAR-10数据集中的测试集， 训练集链接：https://download.csdn.net/download/sinat_22481983/12232436 压缩包内需要包括png格式的图片源文件及同名的json格式标注文件，可直接导入EasyDL中使用。 关于本数据集的官方介绍，请参见： http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx

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