用于图像分类的 ResNet-50 模型架构及权重文件，使用 Caffe 进行预训练模型执行图像分类，可用于 OpenCV 图像分类计算机视觉项目，包含使用示例。

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

convnext +capsnet 图像分类

目前，Transformer已经霸榜计算机视觉各种任务，但是缺点也很明显就是参数量太大无法用在移动设备，为了解决这个问题，Apple的科学家们将CNN和VIT的优势结合起来，提出了一个轻量级的视觉网络模型mobileViT。 根据论文中给出的Top-1成绩的对比结果，我们可以得出，xs模型参数量比经典的MobileNetV3小，但是精度却提高了7.4%,标准的S模型比ResNet-101，还高一些，但是参数量也只有ResNet-101的九分之一。这样的成绩可谓逆天了！ 本文从实战的角度出发，带领大家感受一下mobileViT，我们还是使用以前的植物分类数据集，模型采用MobileViT-S。

机器学习模型在遥感图像分类

基于tensorflow构建AlexNet网络实现猫十二分类

通过MATLAB进行图像识别分类他们的白天黑夜，对图像转换为灰度图并做二值化，根据图像的灰度值分类图像的拍摄时间。

为了实现对高光谱图像的分类, 提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征, 求解稀疏系数, 同时增加一个2范式约束, 利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明：所提MFISR方法对小样本的检测效果显著, 分类性能稳定且较优。

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