MILTON-BI / DeepLearning-TransferLearning
基于tensorflow框架,用训练好的Vgg16模型,实现猫狗图像分类的代码
☆13Updated 5 years ago
Related projects ⓘ
Alternatives and complementary repositories for DeepLearning-TransferLearning
- 用SVM支持向量机方 法,经过LBP特征提取实现二分类☆10Updated 5 years ago
- ☆27Updated 6 years ago
- Using Tensorflow and a Support Vector Machine to Create an Image Classifications Engine☆61Updated 5 years ago
- 学习pytorch图像分类时整理的魔板,只需要更改对应的图片,直接运行train.py 和test.py即可☆17Updated 4 years ago
- 这是一个有关迁移学习的仓库,在这里可以看到迁移学习的各种用法。☆90Updated 3 years ago
- HoG, PCA, PSO, Hard Negative Mining, Sliding Window, Edge Boxes, NMS☆170Updated 2 weeks ago
- Some basic neural network implement by tf2.0☆25Updated 2 years ago
- 基于深度学习卷积神经网络的图像分类的GUI界面☆20Updated last year
- 里面会保存许多优秀的卷积神经网络结构,这些结构可以帮助我们更好的设计网络。☆141Updated 3 years ago
- 谷歌INCEPTION-RESNET-V3迁移学习实现图像二分类判断图像是否生病☆17Updated 6 years ago
- 图像细粒度分类☆12Updated 6 years ago
- A convolutional autoencoder for feature extraction, with an SVM for image classification.☆11Updated 5 years ago
- 卷积神经网络提取特征并用于SVM//www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6132814.html☆15Updated 6 years ago
- 使用CNN进行图像分类,并且附录了SIFT+BOG+SVM多分类器的机器学习分类模型☆39Updated 5 years ago
- 简单实现VGG16☆58Updated 6 years ago
- A feature extractor based on Python 3, Tensorflow, and Scikit-learn created to improve the SVM accuracy to classify the MNIST dataset fas…☆70Updated last year
- 神经网络结构可变的BP回归☆12Updated 6 years ago
- 此库为2017-2018年度工程实践项目,主要目的是能够识别图像类别,尤其是医学类,然后在医学类中再进行更为细致的类别识别,以达到医学影像这一垂直领域的应用目的。☆81Updated 4 years ago
- 大数据医疗——肝癌影像AI诊断☆15Updated 5 years ago
- 这个仓库主要包含了LSTM、卷积神经网络中,注意力机制的实现。☆128Updated 3 years ago
- keras融合inception,vgg,residual_net做一个超快的迁移学习模型☆11Updated 6 years ago
- course labratory☆14Updated 5 years ago
- 基于resnet18的迁移学习分类网络,用于给bee和ant二分类☆9Updated 6 years ago
- 基于Keras实现Kaggle2013--Dogs vs. Cats12500张猫狗图像的精准分类☆78Updated 5 years ago
- 使用opencv-python/PyQt5完成的数字图像处理系统,包括图像缩放/裁剪/灰度变换/高低通滤波/边缘检测等功能☆9Updated 4 years ago
- 使用LBP方法提取特征,再使用svm进行分类☆40Updated 7 years ago
- 使用HOG+SVM进行图像分类☆159Updated 6 years ago
- 本代码将用极端随机森林(Extremely Random Forests, ERF)来训练图像分类器。一个目标识 别系统就是利用图像分类器将图像分到已知的类别中。 ERF在机器学习领域非常流行,因为ERF 具有较快的速度和比较精确的准确度。我们基于图像的特征构建一组决策树,…☆10Updated 7 years ago
- 支持向量机(SVM)——分类预测,包括多分类问题,核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等☆51Updated 7 years ago