（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch训练一个图像分类器实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

文献Classification_of_remote_sensed_images_using_random_forests_and_deep_learning_framework译文

win32图像分类检测程序,由《MobileNet-Caffe-master》中的模型改编而来，可以用于识别图像中一些物体动物名称等。

中国是传统的农业大国, 农业不仅是国民经济建设与发展的基础, 也是社会正常稳定有序运行的保障. 然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大, 且传统的农作物病虫害识别方法效果并不理想. 同时近年深度学习飞速发展, 在图像分类与识别的方面取得了巨大进展. 因此本文通过基于深度学习的方法构建农作物病虫害图像识别模型, 并针对样本不平衡问题改进卷积网络损失函数. 实验证明该模型可以对农作物病虫害进行有效识别并且对损失函数进行优化后模型的准确率也进一步得到了提升.

数据融合matlab代码 fine-Grained-classify fine-Grained classify 细颗粒度图像分类 总体框架 参考文献 参考开源代码 研发代码同步 总结 1. 论文参考 > Bilinear CNNs for Fine-grainedVisual Recognition.pdf（双线性卷积细颗粒度图像识别方法）； > bcnn_iccv15.pdf (作者源码使用的是matlab语言)； 结合目标检测、人工标注、图像分割等方法提取关键的细粒度图像，在进行softmax分类； 2. 参考开源代码 > Bilinear-CNN-TensorFlow. > Fine_Grained_Classification. > tensorflow_compact_bilinear_pooling. > VGG-or-MobileNet-SSD. 3. 代码功能说明 > enhanceImagePy 是图像预处理的，数据增强的方案； 包括：图像翻转、裁剪、局部均衡化、灰度化、压缩、椒盐噪声处理等 > test.py 是用于测试的python入口文件 > post.py

alexnet代码matlab SccovNet SccovNet用于遥感场景图像分类 请执行以下步骤来运行演示： 安装Matconvnet ：。 下载预训练的模型并将其移至“模型”中： 下载数据集并将其移至“数据”：NWPU45 在“数据”中运行“ getfile_name.m” 在您的Matlab路径中添加“ datalaoder”，“功能”和“模型” 运行'sccovnet_demo_alexnet.m' 何南军（''）SccovNet是MSCP（）的端到端模型

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。

GoogLeNet用于图像分类 TensorFlow的实现一起（CVPR'15）。 该存储库包含使用预训练模型进行自然图像分类的示例，以及从头开始在数据集上训练Inception网络（测试集的准确度为93.64％）。 可以从 下载CIFAR-10上的预训练模型。 本文的GoogLeNet架构： 要求 Python 3.3以上 实施细节 GoogLeNet模型在定义。 Inception模块在定义。 使用预训练模型进行图像分类的示例在 。 在example ，有一个在CIFAR-10上从头开始训练网络的 。 用于测试预训练模型 重新缩放图像，使最小边等于224，然后再输入模型。 这

1. KNN KNN被翻译为最近邻算法，顾名思义，找到最近的k个邻居，在前k个最近样本（k近邻）中选择最近的占比最高的类别作为预测类别。 如上图所示： 五角星（待预测的）要被赋予哪个类，是紫色圆形还是黄色圆形？ 1）如果k=3（实线所表示的圆），由于紫色圆形所占比例为2/3，大于黄色圆形所占的比例1/3，那么五角星将被赋予紫色圆形那个类。 2）如果k=5（虚线所表示的圆），由于黄色圆形的比例为3/5大于紫色圆形所占的比例2/5，那么五角星被赋予黄色圆形类。 通过上述这个例子，我们可以简单总结出KNN算法的计算逻辑。 1）给定测试对象，计算它与训练集中每个对象的距离。 2）圈定距离最近的k个训