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论文研究 - 傅立叶描述子在外周血涂片
图像分类
与分析中的应用
本文讨论了使用傅里叶描述符进行血细胞分析和分类。 以二维数字序列傅立叶描述符的形式描述轮廓边界的模型。 图形的形状和方向对傅立叶描述符参数的影响。 探索如何确保傅立叶描述子关于几何变换的不变性。 计算机图形工具的Fourier描述符的图形表示模型。 一种基于神经网络的傅立叶描述符形成信息特征空间的方法,对边界图像段的轮廓进行分类。
2024-01-13 20:42:23
622KB
傅立叶描述符
图像处理
频谱边界分析
信息标志的空间
1
可直接运行 基于pytorch vision transformer的乳腺癌
图像分类
完整代码+数据 可直接运行 毕业设计
可直接运行。基于pytorch vision transformer的乳腺癌
图像分类
完整代码+数据 可直接运行 毕业设计
2024-01-12 10:45:54
571KB
pytorch
pytorch
transformer
毕业设计
1
ResNet-classification ResNet网络在pytorch框架下实现
图像分类
,拿走即用,包含批量化测试验证
ResNet_classification。ResNet网络在pytorch框架下实现
图像分类
,拿走即用,包含批量化测试验证。该文件包含ResNet18、ResNet50、ResNet101等网络实现
图像分类
的代码及对训练好的模型进行单一测试和批量测试的代码。ResNet网络是参考了VGG19网络,在其基础上进行了修改,并通过短路机制加入了残差单元。
2023-12-18 17:42:31
7KB
pytorch
ResNet
图像分类
python
1
深度学习+Alex
图像分类
数据集+猫狗分类
深度学习+Alex
图像分类
数据集+猫狗分类: 一共有两类:猫、狗: 数量的话分别在12500张 关于模型训练详细教程可以看我的博客:https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=129293973
2023-10-17 17:02:07
974.49MB
深度学习
图像分类
Alex
计算机视觉
1
深度学习,transformer网络,
图像分类
识别python代码
基于transformer网络的
图像分类
识别,包括训练、测试,亲测有效!!!
2023-10-13 14:57:23
307.1MB
网络
网络
深度学习
人工智能
1
高光谱
图像分类
2D-CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目,包含网络模型,训练代码,预测代码,直接下载数据集就能跑
高光谱
图像分类
2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目,包含网络模型,训练代码,预测代码,直接下载数据集就能跑,拿上就能用,简单又省事儿 内附indian pines数据集,采用20%数据作为训练集,并附上迭代10次的模型结果,准确率99左右。
2023-09-05 16:16:48
330KB
pytorch
pytorch
网络
网络
1
CIFAR-100 数据集数据集
CIFAR-100 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 100 个小类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10个大类下的10个小类,类别之间的交集为空。
2023-09-04 09:54:50
1.09GB
图像识别
图像分类
图像检测
物体识别
物体分类
物体检测
1
RSSCN7 Data Set遥感
图像分类
数据集
RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像,从谷歌地球收集的图像,这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖,其中每个类别包含 400 张图像,分别基于 4 个不同的尺度进行采样,1:700,1:1300,1:2600,1:5200,四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400,场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性,这些图像来源于不同季节和天气变化,并以不同的比例进行采样。
2023-07-11 10:30:11
348MB
数据集
遥感图像
分类
1
quantify-leavesDryup-master.zip
当前国内的林业保护工作,主要以人工进行为主。通过森林巡护监察人员对林区树木进行肉眼观察等传统的检查,来登记可疑病死木、枯死木。检查周期长且耗费人力物力。急需一种智能化的检测手段来降低这种人力物力的损耗。 同时,由于对树木的检查主要是以肉眼观察为主,有一些树木生长过程中的病症难以在初期得到很好地排查(例如维束管病症,患病树木往往只有部分枝条枯萎而其他枝条发育正常),为树木之后的健康生长埋下了隐患。需要智能化自动化程度高的病症检测方案来降低人工病症检测的失误率提高准确率。为林业健康发展保驾护航。 国内目前针对树叶枯竭量化的研究尚少,针对本课题的研究可以为推动相关工作的发展。 二、问题分析 2.1 原理介绍 机器学习模型是图像识别分类的主要研究方法之一,本文将其应用于树叶枯竭情况的量化研究。所使用方法主要包括图像预处理、RGB特征提取、决策树回归等。
2023-05-18 16:00:23
3.03MB
图像分类
1
基于深度学习的视网膜OCT
图像分类
方法.PDF
基于深度学习的视网膜OCT
图像分类
方法.PDF,专利,深度学习,中国科学技术大学,基于深度学习的视网膜OCT
图像分类
方法.PDF
2023-05-10 10:00:28
538KB
OCT图像分类
深度学习
专利
1
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