CNN图像分类 在这个项目中，对图像分类的优化算法进行了研究。 卷积神经网络已被用来学习每组图像中存在的特征。 该项目还对网络学习的功能进行了研究。 该项目是使用Keras库实现的。 项目完成后得出的结论是： 正如我们在ADAM优化程序中看到的那样，训练数据过拟合，因此我们在训练数据集中获得了99％的准确性。 但是在验证数据集中，我们得到的最终精度约为83％。 由于数据过拟合，我们可以得出结论，该模型将记住输入图像模式，而不是从输入图像中学习。 因此，由于这个原因，我们在执行“ model.fit”函数时会不断减少训练损失，并增加验证损失。 在使用RMSProp优化器的情况下，训练精度会稳步提高，但由于训练精度不是很高，因此该模型确实适合数据。 验证准确性从头开始增加，并在一定时间后达到饱和。 在观察训练和验证损失图时，我们可以看到，两种损失都随着验证损失的尖峰增加而稳步下降。 使

用于图像分类的卷积神经网络。 随意使用它，尽管复制我的作品对您的学习无济于事。 培训和测试图像不是我要分发的，因此已被排除在外，尽管出于复制目的，可以用您自己的图像替换。 特别感谢惠灵顿维多利亚大学的彭一鸣和薛冰提供了最初的模板。

这是利用卷积神经网络进行猫和狗的图像分类的相关代码，由于训练和测试的数据集较大，所以没有放上来，训练数据集需要自行下载

用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\flipall.m CNN\mnist_uint8.mat CNN\sigm.m CNN\test_example_CNN.m

基于卷积神经网络的图像识别，网络结构为lenet5，在训练集上的正确率可以达到90+，测试集正确率在60-70%。

本篇文章了tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

本资源是基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。

图像边缘检测 Matlab程序

在PyTorch中检索CNN图像：在PyTorch中训练和评估CNN以进行图像检索 这是一个Python工具箱，用于实现对本文所述方法的培训和测试： 无需人工注释即可对CNN图像进行微调， RadenovićF.，Tolias G.，Chum O.，TPAMI 2018 [ ] CNN图像检索从BoW获悉：无监督的微调，并附有困难的示例， RadenovićF.，Tolias G.，Chum O.，ECCV 2016 [ ] 它是什么？ 该代码实现： 训练（微调）CNN进行图像检索 学习CNN图像表示的监督美白 在牛津和巴黎数据集上测试CNN图像检索 先决条件 为了运行此工具箱，您将需要： Python3（在Debian 8.1上使用Python 3.7.0进行了测试） PyTorch深度学习框架（已通过1.0.0版测试） 其余所有（数据+网络）将通过我们的脚本自动下载

CNN实现的图像检索