SVM是用来解决分类问题的，如果解决两个变量的分类问题，可以理解成用一条直线把点给分开，完成分类

AI 开源工具 可解释AI特别是论文和代码。 wrt图像分类 2013年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 CNN的可视化 深入的卷积网络：可视化图像分类模型和显着性图 Visualization gradient-based saliency maps 2016年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 凸轮 class activation mapping 酸橙 trust a prediction 2017年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 研究生院 Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 Visualization gradient-based saliency maps 网络解剖 Visualization 2018年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 战术视听 interpretability method 可

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ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

LabelMe 12-50k 数据集是一个物体识别数据集，总共包含 50000 张 JPEG 格式的图片，其中 40000 张为训练数据，10000张为测试数据，图像均从 LabelMe 网站中提取得到。每张图像分辨率为 256x256 大小。其中 50% 的图片在中心位置有一个物体，该物体属于类别总数为12类中的一类。其余 50% 图片为随机选取的图片中的一块随机区域。

基于深度学习的肺炎医学CT图像分类算法研究_吴云峰.caj

实现Landsat遥感图像tif格式文件的分类

MetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文的贡献主要有两点：第一、将Transformer抽象为一个通用架构的MetaFormer，并通过经验证明MetaFormer架构在Transformer/ mlp类模型取得了极大的成功。 第二、通过仅采用简单的非参数算子pooling作为MetaFormer的极弱token混合器，构建了一个名为PoolFormer。 文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128494941

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