利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

pytorch以图搜图通过cnn模型提取特征建立-附件资源

对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征，分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果，对已有的主要特征选择和分析方法进行比对，为进一步研究特征提取、特征选择方法，提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。

神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征，然后将其输入LSTM。 然后，LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3，每个图像的大小调整为299 x 299像素，对于VGG16，图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子： 标题：一个街角，前面有灯

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基于C++的基本库实现了SIFT特征提取与匹配，不需调用如OpenCV等库函数。本代码基于ezSIFT代码，在其基础上进行了一定程度的简化优化，同时调整了代码结构并添加了注释。

提取特征点并进行匹配，是摄影测量中相当重要的步骤！

本文介绍了颜色特征常用的特征提取与匹配方法

GA提取特征，数据为高光谱数据，感兴趣区域数据，最后一列为标签

【无标题】基于WiFi信号的手势识别系统设计 小波变化提取特征