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

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视觉几何组 (VGG) - Matllab 代码 任何疑问请联系whatsapp - +91 9994444414 , josemebin@gmail.com

用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类该存储库包含IIC论文的PyTorch代码。 IIC是一种无监督的聚类目标，它可以将神经网络训练为无监督的图像分类和分割的图像不变信息聚类。此存储库包含IIC论文的PyTorch代码。 IIC是一种无监督的聚类目标，它以最先进的语义准确性将神经网络训练为没有标签的图像分类器和分段器。 我们在无监督的STL10（ImageNet的无监督变体），CIFAR10，CIFAR20，MNIST，COCO-Stuff-3，COCO-Stuff，Potsdam-3，Potsdam和有监督/半监督的记录上设置了9条最新记录

DMTC 深度多任务聚类，实现无监督的图像分类

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