基于SOM的神经网络图像聚类源代码神经图像分类原理图像聚类图片数据分类数据故障诊断可视化展示
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使用Opencv进行图像分类的应用程序,对图像的区分程度不错。
2025/11/26 12:33:27 3MB OPencv 图像分类
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基于Python的卷积神经网络的图像分类,很适合初学者的学习使用
2025/10/8 5:37:02 160.07MB image class Python
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帕绍大学硕士论文主题:域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展,这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练,并且与其他可用的域适应方法相比,该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明:models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数,例如设置路径,实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合(包括数据扩充)定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块,它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块,它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图,辅助方法和
2025/10/7 10:41:06 2.61MB JupyterNotebook
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卷积神经网络CNN进行图像分类
2025/10/3 12:21:44 41.8MB matlab
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遥感图像分类Kappa系数遥感图像分类Kappa系数遥感图像分类Kappa系数遥感图像分类Kappa系数
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卷积神经网络CNN进行图像分类
2025/8/30 0:51:16 41.8MB matlab
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雅诗兰黛用例:性能分析问题:将全球(互联网)资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库(超过一百万)资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是,当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时,它们很容易丢失。
使用图像分类,我们可以避免该问题。
目标:为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍:此项目的训练数据本来就很小,每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的,而不是图像的实际处理(裁剪,叠加,缩放等)。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片,并连接相同图片的受控版本。
方法:1)图像分类2)自动编码图像分类:使用Keras/Tensorflow,我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。
2025/8/24 17:08:31 8.56MB JupyterNotebook
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做毕业论文时的成果,试图用粗糙集、模糊集的方法做图像分类,尚未成熟,欢迎交流:chzqw@sian.com
2025/8/4 20:27:42 895KB 图像检索 图像分类
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支持向量机是一种基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习系统,主要用来处理二元样本的分类问题,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,来获得最好的推广能力,要求分类线不但能将两类无错误地分开,而且要使两类的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(如使训练误差为0),而使分类间隔最大实际上就是使置信范围最小,
2025/7/11 15:23:16 465KB SVM
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡