该数据集是自己收集制作，实际项目所用，数据集质量可靠。一共有10种交通标志，分别是[‘ahead’, ‘clearway_no_stopping’, ‘crosswalk’, ‘motorway’, ‘non-motorized_lane’, ‘speed_limit_50’, ‘split-way’, ‘turn_left’, ‘turn_right’, ‘warning_sign’]。资源中数据集分为两种，一种是28x28大小的，另外一种是224x224大小。已做好分类，直接用。 使用于各种常见的cnn分类算法，适合于深度学习初学者学习。欢迎下载，有什么问题可私信沟通~

博客：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124854899 本篇是python语言写的，pytorch框架，基于mobilenet训练水果数据集，数据集也可以自行替换， 文件夹下放对应的图片即可，通过01demo即可生成txt文本的数据集，存放图片路径和标签。 02demo使用迁移学习的mobilenet卷积网络对图像进行训练模型， 03demo是通过flask接口调用模型，与小程序界面参数交互 代码中有说明文档 然后小程序的完整上传图片代码也在里面，都是可以直接使用的。

首先采取最近邻判断，然后将最近邻分类出错的人脸进行三近邻判断，并进行一定的显示

高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征 的分类识别方法效率低下，泛化性差，难以实现智能化应用；而重建并训练深度卷积神经网络（DCNN） 模型占用巨大的计算机资源 . 文章提出一种基于 DCNN 和迁移学习的方法，针对新图像数据集，通过选 择训练参数，对预训练模型进行再训练，实现鱼类的分类识别 . 通过实验证实，这种方法可在占用少量 的计算机资源情况下，达到 97.14% 的验证准确率 . 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性 能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 .

基于感知器神经网络判断气体污染物的分类研究

基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别 前后端结合的项目 trash_classify_demo1 基于OpenCV对图像的二值图进行轮廓识别，并得到其边界矩形。通过此方法，大概率能够框选得到图片中的主要物体，并基于框选出的方框对图像进行裁剪为224*224的尺寸。 trash_classify_demo2 ./cnn_test.py 为此前自己摸索的卷积神经网络，训练起来准确率不佳，遂改用VGG16模型。 ./trash_classify_demo2/cnn_test.py 基于VGG16模型，增加bn层促使模型收敛。将训练集迭代训练约15次，训练集准确度约80%-90%，测试集准确度约60%。 关于label，格式为“图片名称 类别”，由于上传大小所限，仅上传label文档，未上传数据集。 trash_classify_demo3 一些项目进行中所编写的小程序，包括爬虫批量下载图片、调整图片尺寸、计算图片平均RGB值和生成标签文档。 trash_classify_demo4 程序的web前端界面。 包括图像上传、识别功能，垃圾分了科普功能，显示模型

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今天小编就为大家分享一篇Python构建图像分类识别器的方法，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

利用matlab进行制作开发的app，硬币识别程序，需要在matlab2019以上版本运行，其他低一点的版本没试过能否运行，应该可以吧，，，程序进行了较大智能化的操作，能够进行分类识别三种硬币以及两种硬币，并进行计数以及合计金额。效果还可以

S变换，电能质量扰动识别分类，时频图，matlab程序，附有注释，清晰明了。