基于深度迁移学习的小样本图像分类matlab程序，网络模型基于AlexNet，文件包含了图像数据集，输出结果可靠。

该文件下包含了16类的图像，每类图像600张左右，很适合机器学习的初学者学习使用

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd import sklearn import sys import tensorflow as tf import time from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.lay

Xception 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从操作系统或在MATLAB中打开xception.mlpkginstall文件将启动具有该发行版的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = xception(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 Xception 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分类结果数字显示（

为实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级,提出了一种改进的卷积神经网络,依次引入两种不同的卷积结构,以提高网络对病理图像的识别准确率。以深度残差网络(ResNeXt)为基础网络,用八度卷积(OctConv)替代传统卷积层,在特征提取阶段降低特征图中的冗余特征,提高了细节特征的提取效果;用异构卷积(HetConv)代替网络中的部分传统卷积层,以降低模型的训练参数。为了克服因数据样本较少出现的过拟合问题,采用一种基于图像分块思想的数据增强方法。实验结果表明,该网络在图像级别的四分类任务中准确率达到91.25%,表明所设计的网络模型具有较高的识别率和较好的实时性。

SVM图像分类：使用`sklearn.svm`进行图像分类

GCN_分类 基于场景文本的细粒度图像分类与检索的多模态推理图 基于我们的WACV 2021接受的论文： ://arxiv.org/abs/2009.09809 安装 创建Conda环境 $ conda env create -f environment.yml 激活环境 $ conda activate finegrained 数据集 上下文数据集可以从以下下载： : 饮料瓶数据集： : 1ss9Pxr7rsdCpYX7uKjd-_1R4qCpUYTWT 训练有素的模型权重 上下文数据集： : 饮料瓶数据集： : 文字和视觉功能 请下载以下文件，并将它们放在以下目录结构中： $ PATH_TO_DATASETS $ /上下文/ $ PATH_TO_DATASETS $ / Drink_Bottle / 请参考链接后的路径以正确放置文件。 视觉特征由Fas

经典的ORL人脸数据集，40个人每人10张，总计400张，格式为.bmp，opencv可直接读取。已分好类，图像路径格式为 ./AR/si/j.bmp。图像清晰，分辨率为92x112

使用ResNet进行车辆分类，模型保存、模型测试，以及记录的笔记和训练图

使用Xception网络进行车辆分类，内容包含：训练好的一个模型，模型代码，训练代码，评估代码