图像分类的5种机器学习方法 传统机器学习 对图像进行识别分类

知识蒸馏TPU 使用ResNet和简单的ConvNet进行的卫星图像分类器知识蒸馏。 这些模型在TPU上进行了训练。

nsfw_data_scraper：脚本集合以聚集图像数据，目的是训练NSFW图像分类器

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在10分钟内用Flask作为Web App部署Keras模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可轻松部署DL模型 10分钟入门 克隆此仓库 安装要求 运行脚本 转到 做完了！ :party_popper: :backhand_index_pointing_down: 屏幕截图： 新的功能 :fire: 增强的，适合移动设备的UI 支持图像拖放 使用原始JavaScript，HTML和CSS。 删除jQuery和Bootstrap 默认情况下切换到TensorFlow 2.0和 将Docker基本映像升级到Python 3（2020年） 如果您需要使用Python 2.x或TensorFlow 1.x，请签出快照 与Docker一起运行 使用 ，您可以在数分钟内快速

四类图像分类器的简单示例，使用小数据集（320 张花卉图像：80 个样本 x 4 个类别）和一个非常简单的 CNN，使用和不使用数据增强。 此示例的主要目标是演示如何使用 MATLAB 功能在图像分类解决方案中进行数据增强：augmentedImageDatastore 和 imageDataAugmenter。 该示例应易于修改并扩展到用户需求。 笔记： - 验证准确度提高——从约 79%（代码中的第 1 部分）到约 83%（第 2 部分）——使用非常简单的 CNN，仅作为数据增强的结果。 - 有趣的是，使用预训练的 AlexNet，验证准确度下降——从 100%（第 3 部分）到约 98%（第 4 部分）——这表明在这种情况下不需要数据增强。

Cifar10-图像分类器 使用卷积神经网络对Cifar10图像进行分类 原始数据集可在以下位置找到：“ ” 在第一个笔记本“ FMNIST.ipynb”中，我使用了简单的基础CNN模型来预测图像。 我已经在猫的图像上测试了该模型，并且该模型预测了正确的类别标签。

代码是做什么用的 图像分类器，可使用PyTorch对花卉种类进行分类。 如何建立/安装程式码 如何贡献

用于图像分类的卷积神经网络。 随意使用它，尽管复制我的作品对您的学习无济于事。 培训和测试图像不是我要分发的，因此已被排除在外，尽管出于复制目的，可以用您自己的图像替换。 特别感谢惠灵顿维多利亚大学的彭一鸣和薛冰提供了最初的模板。

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