经过调用GDAL库来实现ISODATA算法
2021/5/18 12:13:51 3.61MB ISODATA
1
本人写的matlab图像分类代码,内含训练和测试的SAR图片。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类,程序有GUI界面可以很好的运转。
2015/3/20 12:26:19 28.6MB image classify
1
图像分类运用python的Mini_project
2020/3/15 10:06:44 11KB JupyterNotebook
1
基于星系图像分类的,CNN模板的源代码资源,python实现运用tensorflow框架
2016/9/27 20:12:09 8KB CNN
1
基于HOG+SVM的图像分类算法,训练集和测试集根据本人的需要自行创立
2020/10/9 3:03:54 2KB 图像处理 机器学习 分类
1
图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测,这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的,但由于实际情况非常复杂,传统的分类方法不堪重负。
现在,我们不再试图用代码来描述每一个图像类别,决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前,许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外,经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而,我们似乎无法断言,哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中,我们做了一些有意思的事情:将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN,SVM,BP神经网络进
1
一个简单的图片分类程序,基于python(numpy&opencv),文件包含代码以及图片集,分类正确率约为89%。
仅供学习运用…
2022/9/6 6:23:34 18.95MB python opencv 图像分类
1
电子工业出版社,2005.2.第1章合成孔径雷达图像的物理基础;
第2章合成孔径雷达的原理;
第3章星载合成孔径雷达系统;
第4章合成孔径雷达图像;
第5章相关斑的模型;
第6章反射系数的估计与SAR图像滤波;
第7章SAR图像分类;
第8章点、边缘和线的检测;
第9章雷达几何与地形几何;
第10章雷达立体测量;
第11章雷达斜坡测量;
第12章雷达干涉测量;
第13章条纹的展开;
第14章雷达海洋探测;
2022/9/5 5:19:33 49.71MB SAR 合成孔径雷达 图像处理
1
利用sift++kmeans++svm完成场景分类、图像分类;
python代码
2022/9/4 7:32:06 7KB image classi sift kmeans
1
完整的MobileNetv1-v3的源代码,包括模型脚本、训练以及预测脚本。
并有完整的博客引见:1.MobileNet系列(1):MobileNetV1网络详解:https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125329726?spm=1001.2014.3001.55012.MobileNet系列(2):MobileNet-V2网络详解:https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125355111?spm=1001.2014.3001.55013.MobileNet系列(4):MobileNetv3网络详解:https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125470446?spm=1001.2014.3001.5501
2017/11/25 6:03:06 7KB 图像分类 深度学习 MobileNet
1
共 114 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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