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HOG+SVM 使用说明： 上面的hog_svm.py是用于训练的，通过提取图片的hog特征，然后通过SVM进行训练得到model，最后通过model进行预测,将结果写入result.txt文件之中。 代码不难，大家根据需要自己改改。 不要将hog的参数设置的太复杂。不然提取的特征会非常大，然后训练的时候会占满内存，导致机器死机。

关于用SOM算法进行高光谱遥感图像分类的问题-hyperspectraldataopen.m 小弟想要基于这个基本的SOM算法对.lan格式的这个数据进行分类，数据维数较高（220维），还望各位不吝赐教啊！

MNIST图像分类 MNIST（“国家标准技术研究院”）是计算机视觉的事实上的“ Hello World”数据集。 自从1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集已成为基准分类算法的基础。 随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 数据集包含两个文件： 1.）mnist_train.csv 2.）mnist_test.csv mnist_train.csv文件包含60,000个培训示例和标签。 mnist_test.csv包含10,000个测试示例和标签。 每行包含785个值：第一个值是标签（0到9之间的数字），其余784个值是像素值（0到255之间的数字）。 在这里，我们使用Keras（以TensorFlow作为后端）作为主要包，以创建一个简单的神经网络，以尽可能准确地预测手写图像中的数字。

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网络摄像头 实时训练自己的实时图像分类器。 使用您的网络摄像头和tensorflow.js进行实时图像分类 特征 自定义标签驱动的实时图像分类。 了解什么看起来像什么，叫它是什么！ 从医学到模因的广泛应用。 无需身份验证的模型保存！ 谁想创建一个帐户？ 不是我...复制UUID并将其保存在某处！ 无需身份验证的模型加载！ 将您训练有素的模型的UUID发送给您的朋友，并让他们加载！ 伟大的模因。 应用程式示范 用法 使用网络摄像头专注于对象或实体 输入描述网络摄像头正在查看的标签 提交几个示例捕获（理想情况下使用不同的物体角度） 实时观察模型的分类 重复进行以构建自己的训练有素的图像分类器 保存模型供以后使用！ 或将代码发送给您的朋友，让他们加载您的模型！ 关于 与GCP托管在： : 安装用于本地开发 在所需目录中运行git clone https://github.com/jam

小样本细粒度图像分类的混合注意机制

PASCAL Visual Object Classes Challenge 2010年的图像数据集。PASCAL Visual Object Classes 是一个图像物体识别竞赛，用来从真实世界的图像中识别特定对象物体，共包括 4 大类 20 小类物体的识别。其类别信息如下。 Person: person Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

此仓库具有我的图像分类模型开发的历史。 模型代码开始于从Kaggle下载胸部X射线数据集。 然后要预处理数据集，请删除损坏的图像。 基本模型由4组卷积和maxpooling层组成，然后是平坦层和2个致密层。 模型版本2与基本模型相似，但是增加了增强功能。 为了比较这些模型，针对时期绘制了精度曲线和损耗曲线。 另外，输入一组测试图像以测试训练后的模型，并绘制混淆矩阵和ROC曲线。

hsi图像分割matlab代码使用马尔可夫随机场和卷积神经网络的高光谱图像分类 CNN-HSI-MRF 这是卷积神经网络（CNN）的TensorFlow实现，用于基于代码（）的高光谱图像分割任务，如本文所述： 曹X，周F.许L.徐D.孟格，许Z.许和J.佩斯利， 此代码的另一个版本在[]中 要求 张量流0.12.1 如何使用代码 步骤1：运行python代码python cnn_train.py 第2步：运行Matlab代码Demo_Post_MRF.m 引用 该代码受MIT许可证保护。 如果您在代码中使用以下代码，请引用我们的论文： @article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao, Xiangyong and Zhou, Feng and Xu, Lin and Meng, Deyu and Xu, Zongben and Paisley, J