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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基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述

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。

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安全技术-网络信息-小波图像分类矢量量化与网络编码量化的研究.pdf

图像分类： AlexNet VGG GoogleNet ResNet ResNext MobileNet_v1_v2 MobileNet_v3 ShuffleNet_v1_v2 EfficientNet_v1 EfficientNet_v2 Transformer 目标检测： R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN FPN SSD RetinaNet YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 YOLOv3SPP

使用的数据集共有5种类别，使用Swin-T预训练模型进行训练。