pytorch 搭建图片分类网络

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

图片分类管理器-按年月日时分秒图片的分辨率（宽 X 高）尺寸来归档分类图片软件，提供了多种按日期分类的格式，也就是按照什么样的日期格式来定义目录，是一个小巧而功能实用的图片整理工具，能快速整理大量无序保存的图片，并按设定的文件名保存到特定的目录。非常直观方便的管理你的电脑的所有图片，并且给所有的图片打上标签进行分类，图片分类管理器电脑版对重要的文件可以通过拍照去进行加密。利用图片分类管理器用户能够根据图片的分辨率自动分档图片，非常适合用来管理壁纸和图片。

matlab的程序cnn编写，对图片进行分类并预测，最后完成搜索功能， 输入图片路径给出所有同类的图片结果

ImageNet是公用经典大型数据集，mini-imagenet是从其中进行抽取，创建的中小量级版本数据集。

使用python开发并打包的图片分类程式。主要功能如下：在一个文件夹下存放若干张两类图片，运行程序后，通过人眼观看程式，然后操作键盘上的相应的按键，可以将图片划分到对应的目录文件夹下面，在瑕疵二分类图片分类标注时候，具有较大的帮助。

卷积神经网络实现图片分类（CIFAR-10） 保真，主页有实验说明文章，可以相互参考

NULL 博文链接：https://deepfuture.iteye.com/blog/1591481

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计算机视觉-常见的图片分类模型【架构演变】 计算机视觉.pdf