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搜索资源列表

  1. 基于CNN简化的图像分类框架PCANet

  2. 一个图像分类的框架，一个简化的CNN框架模型用于图像分类，深度学习的框架

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010044772

  1. TensorFlow-框架slim-图像分类-最权威的视频教程

  2. TensorFlow-框架slim-图像分类-最权威的视频教程

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-07
    • 文件大小：64
    • 提供者：lukai0373

  1. 基于卷积神经网络Caffe框架的图像分类_杨晓旭.pdf

  2. 基于卷积神经网络Caffe框架的图像分类， 涉及到CNN，caffe框架， 图像分类算法

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lowkey159357

  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：olivia_ye

  1. CNN用于图像分类以外的数字序列.rar

  2. 卷积神经网络多用于图像分类识别，大多代码都是基于图像写的，这个代码已经更改，可以用于序列数据的分类，用matlab编辑代码可避免像python库一样有好多框架，可能导致不兼容

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：wyanhong

  1. 基于深度学习的图像分类搜索系统

  2. 图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。该系统基于Caffe深度学习框架，首先对数据集进行训练分析构建深度学习网络，提取数据集图像特征信息，得到数据对应的分类模型，然后以bvlc-imagenet训练集模型为基础，对目标图像进行扩展应用，实现“以图搜图”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：687104
    • 提供者：weixin_38502428

  1. 手指静脉图像分类识别

  2. 手指静脉识别技术作为一种新型的非接触式生物认证技术,具有可靠性高,验证便捷,识别精度高和活体识别等特点。与传统认证技术不同,它在易用性与可靠性之间达到较好的平衡,但是该技术在图像采集、预处理和特征提取与匹配等方面仍存在一些问题,而本文研究目的就在于研究和解决上述问题。 本文分析了手指静脉识别技术的基本原理,设计了手指静脉图像处理流程,研究了图像采集、静脉图像区域定位、静脉纹路提取、静脉特征提取与匹配等原理与实现, Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38719540

  1. 利用kaggle+pytorch进行机器学习1（图像分类）

  2. 最近在学习机器学习，一开始准备适应tensorflow框架，结果学习的时候发现tensrflow2.0与1.0版本兼容性太差，于是采用pytorch框架。 对于学生党而言，免费的GPU是最重要的资源，kaggle提供了每周30个小时的免费GPU，基本满足了学习需要。 没有自己写源码，参考了kaggle上面的一个资源，并作了一定注释和修改。 #导入必要的包 import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：555008
    • 提供者：weixin_38729269

  1. 基于空间相关正则化稀疏表示的高光谱图像分类分布式并行优化

  2. 高光谱图像具有覆盖范围广，高维带和大量数据的特点，这在处理高光谱数据时会导致耗时的计算。 Spark是一个分布式大数据处理框架，集成了内存中计算。因此，Spark适用于复杂的迭代计算。为了有效地对海量高光谱数据进行分类，提出了原始空间相关正则化稀疏表示分类（SCSRC）的Spark版本。在分布式并行SCSRC（DP-SCSRC）中，首先，将相邻的高光谱图像索引存储在Spark的RDD的同一分区中，以保留空间相关性。其次，创建联合分布式矩阵（JDM）以减少计算节点之间的开销数据同步。对实际高光谱数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38522795

  1. pytorch_img_classification_for_competition:使用pytorch进行图像分类-源码

  2. pytorch图像分类竞赛框架 1.更新日志 （2020年5月2日）基础版本上线 2.依赖库 预训练模型 进步 高效网络火炬 顶尖 3.支持功能 pytorch官网模型 复现的部分模型 fp16混合精度训练 贸易协定 固定验证集/随机划分验证集 多种优化器：adam，radam，novograd，sgd，ranger，ralamb，over9000，lookahead，lamb OneCycle训练策略 标签平滑丢失 焦点损失 听觉 4.使用方法 更改config.py中的参数，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42121725

  1. 具有空间像素对特征的高光谱图像分类框架

  2. 具有空间像素对特征的高光谱图像分类框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38660295

  1. 深度学习的图像分类尺度不变框架

  2. 深度学习的图像分类尺度不变框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：509952
    • 提供者：weixin_38652196

  1. Image-Identification-App:图像识别应用程序内置于React中，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署-源码

  2. 图像识别应用 使用React，TensorFlow.js（使用MobileNet）和 :red_heart: 该应用程序已在Firebase上实时部署： ://identifyimage-2021.web.app/ 使用Reactor内置的图像识别应用程序，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署。 上载单个图像并在图像中标识对象。 您可以从互联网上使用“图片网址”。 “最近的图像”选项，以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：204800
    • 提供者：weixin_42099815

  1. 基于自上而下的基于颜色显着性的BoW表示的色情图像分类

  2. 由于颜色是色情图片的重要视觉线索，因此本研究提出了一种基于颜色和形状信息融合的色情图片分类的新框架。 此框架包含三种融合模式：早期融合，晚期融合和基于自上而下的颜色显着性的融合，它们进行了比较。 在此基础上，提出了基于自上而下的色彩显着性融合的色情图像分类方法。 在后期融合和基于颜色显着性的融合中，采用颜色名称来表示颜色信息。 为了验证单词上空间约束的有效性，我们还比较了通过矢量量化和局部约束线性编码量化的形状特征。 实验结果表明，我们的模型正确地结合了形状和颜色信息，并且比流行的方法更好地将正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：623616
    • 提供者：weixin_38651929

  1. ANTsPyNet：融合ANTsPy和深度学习的医学图像分析框架-源码

  2. 蚂蚁网络 深度学习架构和应用程序的集合，已移植到用于基本医学图像处理的python语言和工具中。 基于keras和tensorflow与我们的研发模拟交叉兼容性 。 文档页面 。 建筑学 图像三维分割/回归 图像分类/回归 物体检测 图像超分辨率 注册和转换 生成逆向网络 聚类 应用领域 MRI超分辨率 多模式脑提取 T1 T1 天赋 T2 F A 大胆的 肺提取 电脑断层扫描 六组织Atropos脑分割 深度闪光 Desikan-Killiany-Tourville皮质标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42116794

  1. 用于图像分类的两级分层特征学习

  2. 在某些图像分类任务中，不同类别之间的相似性是不同的，并且样本通常被误分类为高度相似的类别。 为了区分高度相似的类别，需要更具体的功能，以便分类器可以提高分类性能。 在本文中，我们提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的新颖的两级分层特征学习框架，该框架简单有效。 首先，使用转移学习方法训练不同级别的深度特征提取器，该方法将预训练的深度CNN模型朝新的目标数据集进行微调。 其次，将从所有类别中提取的一般特征和从高度相似的类别中提取的特定特征融合到特征向量中。 然后将最终的特征表示输入线性分类器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38614377

  1. 图像分类演示-源码

  2. 图像分类演示 这是一个演示项目，目的是证明使用Apple的框架向应用程序添加基本机器学习是简单而有趣的。 由于它是作为概念证明而编写的，因此请注意在几个晚上可能会出现一些错误。 请给我DM或创建请求请求。 入门 只需克隆存储库并通过Xcode打开即可。 可用性 iOS 13.0+ macOS 10.15+ Mac Catalyst 13.0+ 先决条件 项目使用 。 为了获取图像，您需要一个客户端ID（在Unsplash信息中心中称为Access Key ）。 只需将此密钥作为环境变量作为CLI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42102933

  1. ResNeXt：《深度神经网络的聚合残差转换》一文中的分类框架的实现-源码

  2. ResNeXt：深层神经网络的汇总残差转换 通过， ，，， 加州大学圣地亚哥分校，Facebook AI Research 目录 消息 祝贺ILSVRC 2017年分类挑战赛冠军 。 ResNeXt是其新SENet架构（带有Squeeze-and-Excitation模块的ResNeXt-152（64 x 4d） ）的基础！ 请在新论文中查看图6，以比较ResNeXts和DenseNets。 （ DenseNet cosine是经过DenseNet训练并具有余弦学习率计划的。 ） 介绍 该存储

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42131628

  1. 图像分类WebApp：使用Flask和TensorFlow的Keras API构建的WebApp-源码

  2. 欢迎使用我的图像分类应用程序 构建此Web应用程序有两个主要组件： 图像分类模型： 我使用TensorFlow的Keras API与MobileNets一起使用-MobileNets是一类轻型深度卷积神经网络，与许多其他流行模型相比，其体积小得多且性能更快。 用户界面的Web应用程序： 我使用Flask（使用Python编写的Web框架）构建了此Web应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：943104
    • 提供者：weixin_42097508

  1. Cat-vs.Dog-Classifier：具有Flask和Keras CNN的图像分类器-源码

  2. 猫与狗图像分类器 项目概况 图像分类器经过训练可以区分猫和狗的图像。 卷积神经网络是使用Keras＆Tensorflow 2.0（GPU）构建的。 Heroku托管的Web应用程序是使用Flask框架构建的。 卷积神经网络特征 图像输入形状-128、128、3，激活-relu 定制头从Google MobileNetV2转移学习 编译器-优化程\u5e8f='RMSprop'，损\u5931='binary_crossentropy'，指标= ['准确性'] 加速-损失92％-损失19％（在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42126865
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