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高光谱遥感图像分类代码+数据集
模型:CNN,SAE,KNN,SVM代码 数据集:Indian_pines,Pavia
2021-07-21 18:06:07
168.93MB
图像识别
深度学习
1
DNN-Image-Classification:深度神经网络的图像分类-源码
DNN图像分类 深度神经网络的图像分类
2021-07-20 23:00:09
3.37MB
JupyterNotebook
1
CNN图像分类-源码
CNN图像分类 在这个项目中,对图像分类的优化算法进行了研究。 卷积神经网络已被用来学习每组图像中存在的特征。 该项目还对网络学习的功能进行了研究。 该项目是使用Keras库实现的。 项目完成后得出的结论是: 正如我们在ADAM优化程序中看到的那样,训练数据过拟合,因此我们在训练数据集中获得了99%的准确性。 但是在验证数据集中,我们得到的最终精度约为83%。 由于数据过拟合,我们可以得出结论,该模型将记住输入图像模式,而不是从输入图像中学习。 因此,由于这个原因,我们在执行“ model.fit”函数时会不断减少训练损失,并增加验证损失。 在使用RMSProp优化器的情况下,训练精度会稳步提高,但由于训练精度不是很高,因此该模型确实适合数据。 验证准确性从头开始增加,并在一定时间后达到饱和。 在观察训练和验证损失图时,我们可以看到,两种损失都随着验证损失的尖峰增加而稳步下降。 使
2021-07-19 23:24:32
1.35MB
Python
1
ncnn-android-squeezenet:squeezenet图像分类android示例
ncnn-android-squeezenet 挤压图像分类 这是一个示例ncnn android项目,它仅取决于ncnn库 如何构建和运行 步骤1 下载ncnn-android-vulkan.zip或自己为Android构建ncnn 第2步 将ncnn-android-vulkan.zip解压缩到app / src / main / jni或在app / src / main / jni / Android.mk中将ncnn路径更改为您的ncnn路径 第三步 使用Android Studio打开此项目,进行构建并享受! 截屏
2021-07-19 00:56:29
5.25MB
android
arm
cpu
deep-learning
1
基于卷积神经网络的遥感图像分类
图像分类的性能在很大程度上取决于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在每个步骤中进行实时调整,以更好地适应每个问题的需求。本文提出模型能够从遥感图像中学习特定特征,并对其进行分类。使用UCM数据集对inception-v3模型与VGG-16模型进行遥感图像分类,实验结果表明,本文提出的模型在训练时间和分类准确率上都优于现有算法。
2021-07-17 16:30:56
1.88MB
卷积神经网络
遥感图像
图像分类
1
图像分类器:使用PyTorch对花卉种类进行分类的图像分类器-源码
代码是做什么用的 图像分类器,可使用PyTorch对花卉种类进行分类。 如何建立/安装程式码 如何贡献
2021-07-16 22:03:55
201KB
JupyterNotebook
1
图像分类的MATLAB代码
有效地进行图像的分类,该代码可以对图像的光谱特征和纹理特征进行提取 有效地进行图像的分类,该代码可以对图像的光谱特征和纹理特征进行提取
2021-07-16 00:41:45
1KB
分类
MATLAB
1
Caltech-256 数据集原始数据数据集
Caltech-256 是一个图像物体识别数据集,包含 30608 张图片,256个物体类别,每类图片最少80张,最多827张。
2021-07-15 12:35:50
1.05GB
图像识别
图像分类
物体识别
物体检测
1
TestTFLite001.zip
tensorflow lite在安卓端实现图像分类的源代码,在博客园有相应的博客说明,欢迎大家下载。
2021-07-14 15:49:19
64.25MB
tensorflow
lite
安卓
图像分类
1
基于图像分类的全局调光算法的FPGA实现.pdf
基于图像分类的全局调光算法的FPGA实现.pdf
2021-07-13 16:00:52
566KB
FPGA
硬件技术
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