使用步骤
1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。
2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。
3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。
labelme的GitHub地址：
文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.
2022-10-13 21:04:42
32.63MB
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caffe c++实战：通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取（单张图像）................
2022-03-24 20:29:50
154.93MB
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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
2021-05-27 09:07:01
14.03MB
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
2021-03-22 16:08:27
14.03MB
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