图像分类的性能在很大程度上取决于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器，并在每个步骤中进行实时调整，以更好地适应每个问题的需求。本文提出模型能够从遥感图像中学习特定特征，并对其进行分类。使用UCM数据集对inception-v3模型与VGG-16模型进行遥感图像分类，实验结果表明，本文提出的模型在训练时间和分类准确率上都优于现有算法。

本资源包括5篇基于神经网络的遥感图像分类硕士论文，请用于学习目的，需要安装CAJ阅读器，对研究相关专业知识的小伙伴有很大的帮助作用。

基于Tensorflow.Net 的图像分类C#,基于Tensorflow.Net 0.15版本，网上介绍的比较少，节约各位coder时间。

亚洲人脸数据库 ，每个人正面、侧面照片若干张，用于训练人脸识别网络，相比于lfw公开数据集，该数据集合更有针对性，lfw数据集中多数是欧美人，因此训练出来的网络对亚洲人的识别准确率表现很一般

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本代码适用于MATLAB环境下的遥感影像分类、K均值聚类等

面向图像分类的SAR与可见光图像融合

1. 人工神经网络 1.1 神经网络结构 人工神经网络（简称神经网络）是模拟人类大脑神经元构造的一个数学计算模型。 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 1.2 神经网络运作过程 其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。 因此，神经网络的运作过程如下。 确定输入和输出 找到一种或多种算法，可以从输入得到

多标签图像分类 使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基准 代码说明 代码已使用PyTorch 0.4进行了测试。 通过取消注释相应的行以进行随机裁剪和混合，可以根据model1代码改编本文中出现的Model2（M2）和model3（M3）。 要使用以下命令运行脚本：python resnet101_model1fc.py 1 512 16（三个参数是试验索引，补丁大小，批处理大小） VOC2007的评估指标与NUS-WIDE和MS-COCO的评估指标略有不同，因为注释中存在“困难的示例”，在评估时会被忽略。 我们使用所有训练数据来训练模型和训练停止的固定标准。 数据 要运行该代码，您可能需要从其官方网站下载三个数据集的图像。 参考 王谦，贾宁，Toby P.Breckon，《使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基线》，2019年IEEE国际图像处理会议，台北。 接触