通过java代码实现图片筛选，并能根据图片名称、类型等将筛选出的图片另存为到自定义文件中保存，非常适合对大量未分类的图片进行筛选、整理工作，可以节省大量图片分类工作！

深度学习中，对不同类的数据集图片进行分类，使得训练集、测试集、验证集中含有的图片类别不冲突。例如我手头有一个医学图像处理的数据集，我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所下降，所以需要先进行一次分类。这个程序就是起到这样一个作用。classify.py #读取图片前六位 def sixTop(fileList): sixTopName = list() for name in fileList: sixTopName.append(name[0:6]) return sixTopName #判断前六位数字是否重复，输出次数 def imgRepeat(L): repeatList = [] setList = set(L) flag=True if len(L) != len(setList): flag=False

matlab中svm图片分类代码变形零件描述符（DPD） 该代码与ICCV 2013论文《可变形零件描述符》一起用于细粒度识别和属性预测。 === 用户配置 [TODO：简化这些目录路径以最小化用户设置] 在dpd_set_up.m ： scratchdir = /scratch % for KDES features, DPD features, etc if strcmp(database, ' bird ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2011 % you edit this elseif strcmp(database, ' cub200 ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2010 % you edit this elseif strcmp(database, ' human ' ) dataset_base = /path/to/berkeley-human-attributes-dataset % you edit this end === 运行DPD + DeCAF演示 这是使用具有DeCAF卷

狗和狼的分类数据集，包含两个子文件夹，狼和狗每个有100张图片 狗和狼的分类数据集，包含两个子文件夹，狼和狗每个有100张图片 狗和狼的分类数据集，包含两个子文件夹，狼和狗每个有100张图片

61种不同食物图片分类数据集，该数据集是一组食物的图片和一个CSV文件，将每张图片链接到标注的食物类别。为了简化，每张图片只包含一种食物。这些图片大小不一。总共有61种不同的食物，有超过9300个手工注释的61类图像数据。

CNN神经网络一维数据预测和二维图片分类，自己收集的资源，并加上了数据。

matconv图片分类源码带模型使用imagenet−vgg−f.mat进行图片分类，具体参考博客blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/127779465

ResNet 训练CIFAR10数据集，并做图片分类

ResNet 图片分类，本地Web

这是一款简单的jQuery图片分类筛选插件。该jQuery图片分类筛选插件的特点是可以自动生成分类筛选按钮，通过点击分类筛选按钮，可以对图片进行筛选，只显示需要的图片。