CLIP图像分类 使用 from classify import load , classify filename = "/content/input.jpg" load_categories = "imagenet" print ( "loading categories" ) load ( load_categories ) print ( "classifying" ) print ( classify ( filename )) load load ( "imagenet" ) #imagenet categories load ( "pokemon" ) #loads a list of 721 pokemon names as categories load ( "dog vs cat" ) #dog and cat as categories load ( "words i

这是论文《Classification of Hyperspectral Images by Gabor Filtering Based Deep Network, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(4), 1166-1178.》的代码，更多详情可查看在纸上找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载minFunc matlab工具箱和drtoolbox。 minFunc matlab 工具箱和 drtoolbox 分别位于http://www.di.ens.fr/~mschmidt/Software/minFunc.html和http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolb

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Complement-Cross-Entropy:具有互补交叉熵的不平衡图像分类（Pytorch）

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用法 python features.py && python clustering.py && python classify.py && python svc.py && python test.py 执照 该软件是在 MIT 许可下发布的。 版权所有 (c) 2014 饭冢翔

图像检索和图像分类常用的库，压缩文件中有两个文件夹 一个为corel1000有1千幅图像一个为corel10000有1万幅图。

印度古典舞蹈的分类 本文提出的算法旨在在印度古典舞领域实现姿势识别。 姿势分类考虑了三种不同的舞蹈，即巴拉特纳坦舞，卡萨克舞和奥迪西舞，以及全部15种姿势。 将创建一个包含100张图像的初始数据库，并将其分为训练和测试数据集。 选择Hu矩作为特征提取技术来描述图像的形状上下文，因为它们是缩放，平移和旋转不变的。 为了提取Hu矩，将图像的前景和背景分离，然后将所得图像转换为二进制图像。 由于这是一个多类分类问题，因此，SVM是使用“一对一”和“一对一”的方法实现的，并且两种方法的结果均与线性和RBF内核进行对比。 ＃执行程式码的步骤 使用binary.py将所有色度照相像转换为二进制。 运行

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