SVM图像分类论文：基于LatentSVM的人体目标检测与跟踪方法研究、基于LBP和SVM的工件图像特征识别研究、基于MATLAB的遥感图像SVM分类系统实现等

用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet等等，包含可完整运行的代码。除此之外，也有colab的在线运行代码，可以直接在colab在线运行查看结果。

基于 Pytorch MobileNetv1 的图像分类实战 完整代码+数据 计算机毕设 可直接运行

本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。

著名的图片分类数据集，原版的在CSDN已经有很多了，这一个版本的是我将原版的数据集导出成图片格式，同时用json文件来标注图片的类别。 本资源只包含CIFAR-10数据集中的训练集（5万张图片），测试集在我上传的其他资源中有。 压缩包内需要包括png格式的图片源文件及同名的json格式标注文件，可直接导入EasyDL中使用。 关于本数据集的官方介绍，请参见： http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

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利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

先安装环境 ----> 使用data_classify.py文件进行训练集与测试集分割 ----> 在进行训练即可 数据准备：当前数据存放 data_name 文件夹内 文件夹名就是类别名，n个类别就是n个文件夹 目录主要结构组成： model_AlexNet.py ----> 自己建的AlexNet模型（可选其他模型） model_Vgg16.py ----> pytorch自带更改的模型（可选其他模型） train.py ----> 用于训练模型 test.py ----> 用于测试模型 辅助文件： data_classify.py ----> 将 data_name内的类别分为训练集与测试集。 ​ 注意查看代码内容，包含argparse模块 清除单通道图像 -----> 数据清洗，处理异常图像 旧版数据加载 -----> 用于学习图像 数据加载

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2d和3d图像分类与分割源码