注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 图像分类算法

  2. 很好的图像分类算法课件，算是研究生研究数字图像分类的基础教程，感兴趣的朋友可以下载

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-10-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：dingyu_12

  1. 计算机视觉课程作业 基于词袋模型的图像分类算法

  2. 计算机视觉课程作业 图像分类算法 使用vs2010完成，利用opencv、libsvm和sift提取程序

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-03
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：baidu_28563321

  1. 基于空谱联合协同表征的高光谱图像分类算法.pdf

  2. 基于空谱联合协同表征的高光谱图像分类算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于行程长度纹理特征的焦炭显微图像分类算法

  2. 在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上,通过对纹理特征的差异性的研究,提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机(Support Vector Ma-chine)的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中4个方向上的行程长度矩阵,利用行程长度矩阵求得对图像纹理具有不同表征能力的纹理特征量,通过对各个特征量的数据分析,选取有效特征量组合作为分类器的训练向量,然后用支持向量机对实验样本进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地识别出焦炭各向异性组织中纤维状、片状

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38557838

  1. 7wonders-neural-network:创建和图像分类算法。使用Bing搜索API收集的培训数据。使用Fastai（pytorch）创建的模型-源码

  2. 7wonders-神经网络 创建和图像分类算法。使用Bing搜索API收集的培训数据。使用Fastai（pytorch）创建的模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42117150

  1. 联合核稀疏多元逻辑回归和TV-L1错误剔除的高光谱图像分类算法

  2. 稀疏多元逻辑回归（SMLR）是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归（KSMLR）可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通过引入隐概率场,采取L1范数度量KSMLR分类误差的重尾特性建立数据保真项;利用全变差（Total

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于颜色特征的自适应图像分类算法及其应用

  2. ：针对基于内容的图像分类问题，探讨自适应图像分类算法。引入最大类间方差法去除图.像背景噪声：依据惯性比和金字塔结构模型，获得目标特征值向量模型，进而借助K—means算法.思想和目标特征向量获得自适应图像分类算法。该算法具有图像分类数自适应确定、分类效果.不依赖于初始中心的优点。比较数值结果表明，此算法分类效果较好且无参数依赖性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：760832
    • 提供者：weixin_38674415

  1. 基于均值漂移的p电压图像分类算法

  2. 基于均值漂移的p电压图像分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38723373

  1. 一种基于特征金字塔树的图像分类算法

  2. 一种基于特征金字塔树的图像分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：801792
    • 提供者：weixin_38629303

  1. 基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法

  2. 基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：934912
    • 提供者：weixin_38691256

  1. 基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

  2. 基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：647168
    • 提供者：weixin_38618315

  1. 基于双通道GAN的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38718262

  1. 基于半监督生成对抗网络X光图像分类算法

  2. 利用半监督学习体系结构中的生成对抗性网络,围绕标注数据稀缺性的问题进行研究,在传统无监督生成对抗网络的基础上用softmax替代最后的输出层,使其扩展为半监督生成对抗网络。对生成样本定义额外的类别标签,用于引导训练,采用半监督训练方式对网络参数进行优化,并将训练得到的判别网络运用于X光图像分类中。对于胸部X光图像,结合自动化分类诊断选取了6种肺部疾病的X光前视图进行实验,结果表明:所提算法提高了利用标注数据的监督学习性能,与其他半监督分类方法相比具有优越的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38654315

  1. 融合小波变换与胶囊网络的纹理图像分类算法

  2. 胶囊网络作为一种新型深度学习网络,胶囊结构可以编码特征的姿态、纹理、色调等信息,对图像具有良好的纹理特征编码能力。针对胶囊网络的初级特征提取网络过于简单、空间特征表达能力不足的问题,提出了一种结合深度卷积神经网络特征表达能力与小波变换多分辨率分析能力的离散小波胶囊网络(DWTCapsNet)。首先,研究了胶囊网络在纹理图像分类应用中的可行性;其次,研究了DWTCapsNet各部分对胶囊网络分类性能提升的能力;最后,通过抗旋转和抗噪声实验分析了DWTCapsNet的鲁棒性。以分类准确率为模型评价标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38653664

  1. 基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法

  2. 提出了两种基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法。该算法利用嵌入主成分分析的Gabor变换对高光谱图像进行特征提取。为了保护相邻特征的局部信息，利用局部Fisher判别分析或局部保护非负矩阵分离对Gabor特征进行降维，并采用高斯混合模型分类器对降维后的特征进行分类。两组高光谱数据的实验结果表明，本文算法不但能充分挖掘高光谱图像的谱间-空间特征，而且有效保护了高光谱图像的局部特征信息与多模型结构。与现有的几种算法相比，本文算法能得到更高的分类精度和Kappa系数，在高斯噪声环境中也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38720256

  1. 基于邻域相似度的联合稀疏表示的高光谱图像分类算法

  2. 为了提高基于联合稀疏表示的高光谱图像的分类精度, 提出一种基于邻域相似度联合稀疏表示的分类算法。与传统的联合稀疏表示算法相比, 邻域内不同地物类别的像元对待测像元P的影响权重不同, 依据邻域内的像元与像元P的相似程度, 设定相似度阈值。通过联合稀疏表示与像元P相似度高的像元来确定像元P的类别, 然后进一步利用空间信息修正分类算法, 即关联邻近像元的类别, 平滑分类结果。实验结果表明, 基于邻域相似度的联合稀疏表示的分类算法精度更高, 结果更稳定。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38552871

  1. 基于谱聚类和稀疏表示的高光谱图像分类算法

  2. 为了增强高光谱遥感图像的分类效果, 提出基于谱聚类和稀疏表示的两级分类算法。利用谱聚类将待分类的像元及其邻域内所有的像元分成两类, 利用联合稀疏表示模型确定按规则选取的其中一类的具体类别, 并以该类别作为像元的类。该算法充分利用高光谱图像的光谱及空间信息, 两级分类过程均考虑了噪声及区域边界对分类效果的影响。进一步利用空间信息对分类算法进行修正, 即关联邻近像元的类别, 平滑分类结果。数值实验表明, 该算法的分类精度高、稳定性好、抗噪性强。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38578242

  1. GGCN:基于GPU的高光谱图像分类算法

  2. 高光谱图像分类是遥感领域的研究热点之一,是对地观测的重要手段,在地物的精细识别等领域具有重要的应用。使用卷积神经网络(CNN)可以有效地从原始图像中提取高级特征,具有较高的分类精度。但CNN计算量巨大,对硬件要求较高。为了提高模型计算效率,可以在图形处理器(GPU)上进行CNN模型的训练。现有的并行算法,比如GCN(GPU based Cube-CNN),无法充分利用GPU的并行能力,算法加速效果并不理想。为了进一步提升算法效率,提出基于通用矩阵乘法(GEMM)算法的GGCN(GPU based

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38727980

  1. 基于DenseNet进化的卷积神经网络图像分类算法

  2. 卷积神经网络(CNN)的结构与参数决定了其在图像分类中的性能,针对深度网络结构复杂、参数量较大的问题,提出了一种基于稠密连接网络进化的CNN(D-ECNN)图像分类算法。该算法可对网络结构空间进行有效搜索,并基于有限的计算资源对深度网络结构与参数进行自适应优化。在车辆数据集上的分类实验结果表明,本算法的准确率可达到95%,相比视觉几何组(VGG16)算法,提升了约1%,且本算法的模型文件较小、速度更快。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38628150

  1. 基于主成分分析网络的改进图像分类算法

  2. 针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题, 提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network, PCANet)进行特征提取, 并采用宽度神经网络(Flat Neural Network, FNN)分类图像, 最后通过直接计算得到模型参数。根据训练数据集自适应决定宽度神经网络节点数目, 增加节点时不需要重新训练, 只需要调整局部参数。实验表明, 该模型能够快速

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38518722
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 50 »