自己亲自使用的pytorch分类框架，加了注释，有自己写的数据增强的代码，自己写的评估指标，十分好用，自己加了多种网络

流分类是对进入DiffServ域的业务进行分类，以便在网络中得到相应的适当处理。流分类主要目的是让其他处理此报文的应用系统或设备知道该报文的类别，并根据这种类别对报文进行一些事先约定了的处理。

合理设置网络安全保障工作的角色分类，明确各角色的能力要求，是充分发挥网络安全 人员作用的关键.本标准提供了网络安全人员角色的分类指南和每个角色的能力要求.网络 运营机构可参照本标准合理设置工作岗位，并依此建立相关录用、考核标准，选择恰当的人 员承担相关工作，最大限度地发挥相关岗位人员的作用。网络安全从业人员可参照本标准对角色能力的要求，结合自身的知识、技能和经历，选择合适的工作角色做好职业规划网络安全培训教育机构可根据本标准开发合理的课程，为接受培训的人员建立良好的工作衔接国家认证认可机构可依据本标准对网络安全从业人员开展能力评价工作，并予以合理的能力认定。 本标准是网络安全从业人员能力认证的基础•为规范实施网络安全人员认证，后续还将进一步开发相关配套标准，包括：网络安全人员认证指南、网络安全人员认证考试大纲、网络安全人员认证能力评价指南等。

使用pytorch搭建分类网络，针对Luna16数据集生成的疑似肺结节进行分类，实现假阳性剔除。其样本集保存为.Mat的形式（数据+类别），固定大小为24*40*40。 注意!!!!!原始getMat.py、traindataset.py有误（有bug），因为csdn无法修改资源，详情见https://blog.csdn.net/qq_24739717/article/details/101034728

有关完整说明，请参阅 README.md 文件。 这是使用 3D 修正 Fisher Vectors 训练点云分类网络的 MATLAB 代码。 这项工作在西班牙马德里的 IROS 2018 上展出，并发表在机器人和自动化快报。 现代机器人系统通常配备直接 3D 数据采集设备，例如 LiDAR，可提供丰富的周围环境 3D 点云表示。 这种表示通常用于避障和映射。 在这里，我们提出了一种将点云用于另一个关键机器人能力的新方法，即对环境的语义理解（即对象分类）。 卷积神经网络 (CNN) 在 2D 图像中的对象分类方面表现非常出色，但不容易扩展到 3D 点云分析。 由于点云的不规则格式和不同数量的点，这并不简单。 将点云数据转换为3D体素网格的常见解决方案需要解决严重的精度与内存大小的权衡问题。 在本文中，我们提出了一种新颖、直观可解释的 3D 点云表示，称为 3D Modified Fi

Keras应该是最简单的一种深度学习框架了，入门非常的简单. 简单记录一下keras实现多种分类网络：如AlexNet、Vgg、ResNet 采用kaggle猫狗大战的数据作为数据集. 由于AlexNet采用的是LRN标准化,Keras没有内置函数实现,这里用batchNormalization代替 收件建立一个model.py的文件,里面存放着alexnet,vgg两种模型,直接导入就可以了 #coding=utf-8 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activatio

分类-cifar10-pytorch 我正在PyTorch的cifar10数据集上测试几种经典分类网络的性能！ 要求 火炬 火炬摘要 python3.x 结果 模型 我的帐户 总参数 估计总大小（MB） 可训练的参数 参数大小（MB） 保存的模型大小（MB） GPU内存使用率（MB） 92.64％ 2,296,922 36.14 2,296,922 8.76 8.96 3107 94.27％ 14,728,266 62.77 14,728,266 56.18 59.0 1229 94.70％ 11,171,146 53.38 11,171,146 42.61 44.7 1665年 95.09％ 9,128,778 99.84 9,128,778 34.82 36.7 5779 95.22％ 23,520,842 155.

计算机视觉技术大量应用于自动驾驶系统，主要解决物体识别与物体分类问题，本文根据任务提出了一种轻量化的神经网络结构.为解决训练数据规模不足的问题，采用了改进型数据增强算法，使训练数据成倍增加.同时为解决使用数据生成器作为验证集，无法使用tensorboard的问题，提出了解决方案，通过卷积网络可视化方法详细研究了神经网络处理图像信息的原理并提出了优化方法.训练后的模型在验证集上准确率达到了97.5%，满足了自动驾驶系统对分类任务准确率的要求.

注意力机制+ResNet的分类网络-python，Keras实现

前言 本文介绍的分类方式可能比较繁琐，因为它是采用华为云比赛的提交模式进行的。简洁的分类版本点击这里： 1.图像分类的更多tricks（注意力机制 keras，TensorFlow和pytorch 版本等）： 2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话，可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍： 3.目标检测比赛笔记： 增添内容 已修改成本地可以运行。 修改方法： 1.save_model.py|train.py|eval.py|run.py|中moxing.framework.file函数全部换成os.path和shutil.copy函数。因为python里面暂时没有moxing框架。 2.注释掉run.py文件里面的下面几行代码： # FLAGS.tmp = os.path.join(FLAGS.local_data_root, 'tmp/') # print(FLAGS.t