在CIFAR10数据集上做的图像分类任务，使用了多个主流的backbone网络，希望可以为想要入门深度学习的同志们，提供一个方便上手、容易理解的教程。

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caltech_101_transfer_learning 在Caltech 101对象数据集上使用ResNet50模型进行转移学习以进行图像分类 在职的 从此位置下载数据集 ，然后更改数据路径。

井盖,线杆,电箱,标石（数据集包含4类样本,每类500张,共2000张JPG图片）

利用pytorch实现图像分类

325个鸟类的数据集。47332张训练图像，1625张测试图像（每个物种5张图像）和1625张验证图像（每个物种5张图像。 所有图像都是jpg格式的224 X 224 X 3彩色图像。数据集包括一个训练集, 测试集和验证集. 每集包含 325 个子目录, 每个鸟种一个。

高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

CNN图像分类pdf讲义超详细

随着信息技术及互联网技术的飞速发展，网络信息成为一种人们熟知的便捷信息来源和休闲方式，但网络上大量的色情淫秽等不良信息已经严重干扰了正常的网络生活，严重毒害着青少年的身心健康，网络空间的色情传播已在全球引起了关注，如何净化网络环境，增加对网络活动的监控手段，提高信息识别的能力便成为一种强烈的需求，作为其技术支持，基于内容的不良信息识别技术日益引起人们的重视。基于内容的不良图像的识别和检测技术近来已引起人们的极大兴趣，同时它也是基于内容的网络过滤系统所面临的一个重要且亟待解决的研究课题。色情图像的识别问题实际上是一个图像分类问题，我们使用基于内容的方法对图像进行研究，采用统计分类方法实现对色情图像的识剐，采用的关键技术有：肤色检测、目标区域的提取、图像特征的提取、分类器的设计。