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

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PyTorch图像分类 以下论文是使用PyTorch实现的。 ResNet（ ） ResNet- （ ） 警告（ ） DenseNet（ ， ） 金字塔网（ ） ResNeXt（ ） 摇一摇（ ） LARS（ ， ） 抠图（ ） 随机擦除（ ） SENet（ ） 混合（ ） 双切口（ 1802.07426 ） RICAP （ 1811.09030 ） CutMix（ 1905.04899 ） 要求 Ubuntu（仅在Ubuntu上进行过测试，因此可能无法在Windows上运行。） Python> = 3.7 PyTorch> = 1.4.0 火炬视觉 NVIDIA Apex pip install -r requirements.txt 用法 python train.py --config configs/cifar/

模型models，包括：图像分类、性别判断、年龄估算；三个模型相关文件

CIFAR_10-with-pytorch 一个Pytorch练习，实现CIFAR-10数据集的图像分类

Caltech-UCSD Birds 200 是一个鸟类图片数据集，包含 200 不同种鸟类，共计 11788 张图片。

PyTorch图片分类：CIFAR-10 目录 1.注意 基于PyTorch的CIFAR-10图像分类。 CNN模型是ResNet-18。 该存储库受PyTorch模板项目[1]和带有PyTorch的Train CIFAR10 [2]的启发。 但是，该存储库已与PyTorch模板项目分离，以便集中精力快速研究和开发高级功能，而无需考虑向后兼容性。 特别是，与PyTorch模板项目不同，您可以使用dataloader /轻松处理自己的数据集。 我建议您应忽略带有八字体＃的注释说明。 修改日期：2021年3月31日。 2.总结开发环境 操作系统（OS）：Ubuntu MATE 18.04.3 LTS（Bionic） 图形处理单元（GPU）：NVIDIA TITAN Xp，1ea GPU驱动程序：Nvidia-450.102.04 CUDA工具包：CUDA 10.2 cuDNN

在Bagging支持向量机（SVM）的基础上，将动态分类器集选择技术用于SVM的集成学习，研究了SVM动态集成在高光谱遥感图像分类中的应用。结合高光谱数据特性，通过随机选取特征子空间和反馈学习改进了Bagging SVM方法；通过引进加性复合距离改善了K近邻局部空间的计算方法；通过将错分的训练样本添加到验证集增强了验证集样本的代表性。实验结果表明，与单个优化的SVM和其他常见的SVM集成方法相比，改进后的SVM动态集成分类精度最高，能有效地提高高光谱遥感图像的分类精度。