30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。 30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。 30种鸟类识别分类数据集，每类100张图片左右。

基于深度学习+Vue+Flask的水果识别分类系统源码+模型+项目操作说明 1、本项目使用迁移学习技术，对在ImageNet数据集上带有预训练权重VGG16、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet121模型进行微调，然后将其用在水果数据集上。最终训练后的模型能够准确对输入图片进行分类，并且最高准确率达到93.08%。 2、设计并实现前后端分离系统，前端Vue，后端Flask 后端模型对输入图片识别并返回用户。

1、代码包含resnet系列网络源码，如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18，模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch，建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集，已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好，精度很高，不仅可以训练，还可以预测，预测结果以弹窗形式展示，演示效果好！ 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂，结构清晰，单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值！

请依据“模式识别原理”课程所讲述的内容，基于不同的分类思想自行选择 设计两种分类算法，编写程序对所给出的Iris数据集和手写字符图像数据集Mnist 进行分类（每个数据集用一种算法分类即可）。分析所设计分类器在 Iris 数据集 和手写字符图像数据集上的分类效果，根据实验结果比较分析两种分类器的优缺 点

该数据适合做分类数据，适用于医学专业AI研究，皮肤病分类研究，皮肤病识别，数据一共2300多张 部分图片也可以作为目标检测数据集（需自己标注） 【9类别分别为】：光化角质病、基底细胞癌、皮肤纤维瘤、黑素瘤、痣、色素良性病、脂溢性角化病、鳞状细胞癌、血管损害。 数据多样性，数据分布均匀，常用分类算法可以拟合很好。 resnet34网络精确度可以达到98.3% 欢迎下载使用

基于遗传神经网络的人脸识别分类器设计，赵天刚，杜谦，神经网络由于具有抗干扰性和容错性，常被用在人脸识别的分类器中。但是，神经网络的训练过程花费的时间很长，训练的次数多，而且

基于机器学习的人脸图像性别识别分类项目源码（机器学习大作业+毕业设计）。 文件说明 GenderRecognition.ipynb - 包含运行结果的交互式Jupyter Notebook run.py - 纯Python代码 save_weights.h5 - 训练2000轮后的权重，可复现最佳预测结果 submission.csv - 输出的预测结果 trial.txt - 使用最佳模型预测训练集，对训练集所做的修改 Jupyter Notebook Preview.html/Jupyter Notebook Preview.pdf - 运行结果，内容同GenderRecognition.ipynb

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。

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利用opencv自带harr分类器训练的人脸识别分类器，准确率还不错。