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

深度微词典学习和编码网络（WACV 2019） | | 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 @article{tang2020dictionary, title={When Dictionary Learning Meets Deep Learning: Deep Dictionary Learning and Coding Network for Image Recognition With Limited Data.}, author={Tang, Hao and Liu, Hong and Xiao, Wei and Sebe, Nicu}, journal={IEEE TNNLS}, year={2020} } @inproceedings{tang2019multichannel, title={Deep Micro-Dictionary

小波matlab代码3D Gabor小波对高光谱图像的分类 这是2013年西安电子科技大学李俊浩的研究生课程。所有代码均在MATLAB平台上进行过测试。

SVM图像分类：使用`sklearn.svm`进行图像分类

用于图像分类的高分辨率网络（HRNets） 消息 [2021/01/20]添加一些更强大的ImageNet预训练模型，例如HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth达到top-1 acc的83.6％。 [2020/03/13] TPAMI接受了我们的论文：。 根据要求，我们提供两种小型HRNet模型。 #parameters和GFLOP与ResNet18相似。 使用这两个小型模型的细分结果也可从。 TensoFlow实现可在。 谢谢 ！ 修复问题后启用了ONNX导出。 谢谢！ 介绍 这是的官方代码。 我们使用下图所示的分类头来扩充HRNet。 首先，将四分辨率特征图输入瓶颈，并将输出通道数分别增加到128、256、512和1024。 然后，我们通过输出256个通道的2步3x3卷积对高分辨率表示进行下采样，并将其添加到第二个高分辨率表示中。 重复此过程两次，以小分

变形金刚 作者：*，*，*，*，，，和。 此回购协议是的正式实现。 当前，它包含用于以下任务的代码和模型： 图像分类：包含在此仓库中。 有关快速，请参见 。 对象检测和实例分割：有关对象检测，请参见 。 语义分割：有关语义分割的信息，请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交： 提供了ImageNet-1K（ ， ， ）和ImageNet-22K（ ， ）上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类，COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器（名称Swin代表对于s hifted赢得DOW）最初描述 ，其干练作为一个通用的骨干，为计算机视觉。 它基本上是一个分层的Transformer，其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口，同时允许跨窗口连接，移位的窗

使用Python进行随机森林图像分类 使用Python的随机森林图像分类 请遵循以下文件夹结构。 图像分类（文件夹） 数据集（文件夹） 火车（文件夹） 图像Cat1文件夹 train_img.jpg train_img.jpg train_img.jpg ....... 图像Cat2文件夹 train_img.jpg train_img.jpg train_img.jpg ....... 测试（文件夹） test_img.jpg test_img.jpg test_img.jpg ....... 导出目录） 数据.h5 标签.h5 random_fo_image.py

Pytorch-图像分类 使用pytorch进行图像分类的简单演示。 在这里，我们使用包含43956 张图像的自定义数据集，属于11 个类别进行训练（和验证）。 此外，我们比较了三种不同的训练方法。 从头开始培训，微调的convnet和convnet为特征提取，用预训练pytorch模型的帮助。 使用的模型包括： VGG11、Resnet18 和 MobilenetV2 。 依赖关系 Python3，Scikit学习 Pytorch, PIL Torchsummary，Tensorboard pip install torchsummary # keras-summary pip install tensorboard # tensoflow-logging 注意：在训练之前将库更新到最新版本。 怎么跑 下载并提取训练数据集： 运行以下脚本进行训练和/或测试 python t

基于GAN的HRRS图像生成样本分类 基于GAN的方法用于生成高分辨率遥感数据，以进行数据增强和图像分类。 深度学习框架是：Tensorflow。 Python版本：2.7 CUDA版本：9.1 端子命令： 数据集为UCM，NWPU-RESISC45：（1）UC Merced数据集 （2）NWPU-RESISC45数据集