# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

西电数据挖掘作业_SVM图像分类实验报告

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

机器学习

【视频演示】 bilibili.com/video/BV1Se411v7oy/ 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135359963 【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0

数据集中约包含2000+张水果图像，一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下，五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性，我们从多个来源收集了水果图像，并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中，我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡， 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外，为了验证模型的泛化能力，我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal，以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中，我们力求保证图像的质量和多样性，以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础，同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，图像分类作为其中一个研究方向受到越来越多的关注。在本文中，我们设计和实现了一个基于神经网络的图像分类系统。该系统使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，并使用softmax分类器来分类图像。我们还使用了Python语言和Tensorflow框架来实现整个系统。最后，我们通过对标准数据集的测试，证明了我们系统的有效性和可行性。 关键词：图像分类；神经网络；卷积神经网络；softmax分类器；Tensorflow 第一章：绪论 1.1 研究背景和意义 随着社会的不断进步和科技的不断发展，图像应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。例如，在医学领域，医生需要使用X光片来进行疾病检测；在交通领域，交通部门需要使用监控摄像头来监控道路和车辆；在娱乐领域，人们需要使用相机和手机来记录和分享美好瞬间。 然而，随着图像数据的不断增加，人们需要更高效和准确地对这些数据进行分类和处理。因此，图像分类技术作为机器学习和人工智能的一个重要研究方向，受到了越来越多的关注。 1.2 研究内容和目的 本文主要研究基于神经网络的图像分类系统。我们旨在设计

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标