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搜索资源 - image classification
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对输入的图像进行分别人脸及性别检测,并标记人脸位置,显示识别性别(Face and sex detection of the input image)
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基于lenet-5模型,利用CNN进行图像分类(Image classification)
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使用能量最小法中的图割法,解决图像分类问题,最大流=最小割(The minimum method of energy in the map cut method to solve the problem of image classification)
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利用能量最小法中的图割法,解决图像分类问题,最大流=最小割(The minimum method of energy in the map cut method to solve the problem of image classification)
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本代码为图像检索时,要用到的代码, 采用SVM进行图像分类,有很大的作用。(The code for image retrieval, the code used, the use of SVM for image classification, has a great effect.)
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特别好用的图像分类算法!!!输入图像 输出分类结果(A particularly useful algorithm for image classification!!! Input image output classification results)
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利用Google inception V3 实现迁移学习 进行图像分类(Using Google, inception, V3 to achieve migration learning, image classification)
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基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类(based on the SVM algorithm and texture feature extraction of remote sensing image classification)
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基于底层特征和SVM的图像分类image classification based on the underlying characteristics and the SVM(image classification based on the underlying characteristics and the SVM)
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特征提取,提取大量特征用于图像的分类识别(Extracting a large number of features for image classification)
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haar小波变换,提取大量特征用于图像的分类识别(Extracting a large number of features for image classification)
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分形维数方法,提取大量特征用于图像的分类识别(Extracting a large number of features for image classification)
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PCANet是一个基于CNN的简化Deep Learning模型。能够有效处理相对小型的数据集。来源于文献Chan T H, Jia K, Gao S, et al. PCANet: A simple deep learning baseline for image classification?[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(12): 5017-5032.(PCANet is a simplified Deep Lear
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Comp course program for image classification. The classifier may be SoftMax or SVM to calculate the loss.
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GAN的matlab版本,用于图像分类和生成(The matlab version of GAN is used for image classification and generation)
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SVM(Support Vector Machine) 支持向量机算法,遥感影像分类,matlab(SVM (Support Vector Machine) support vector machine algorithm, remote sensing image classification, matlab)
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用于图像纹理提取,图像分类等方面的研究,是一个很全面的纹理图像库。(For image texture extraction, image classification and other aspects of the study)
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Classification of Mammograms by the Breast Composition
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随着科学技术的飞速发展,机器学习与人工智能技术的不断创新,人们对特定信息检索的需求逐渐增加,使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来,基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面,大多采用有监督学习方法,通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。
本文基于Libsvm的图像分类研究及实现,主要针对的是物体分类这一方面,选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本(主要从Web上获取)、图像预处理(如截成大小一致
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用以图像分类,可以设计自己的数据集训练模型(For image classification, you can design your own data set training model)
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