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CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

简介: CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
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目录


图像分类的简介


1、相关概念


2、深度网络模型的开端


3、图像分类网络模型的发展


4、图像分类轻量化模型


图像分类的使用方法


图像分类的案例应用



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CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的知识点总结


图像分类的简介


? ? ? ? ? ?图像分类,是计算机视觉中的核心任务。

image.png


1、相关概念


常用数据集:MNIST、CIFAR、Fashion-MNIST、PASCAL VOC、ImageNet


2、深度网络模型的开端


LeNet-5、AlexNet


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3、图像分类网络模型的发展


侧重结构改进:

Network in Network、

GoogleNet(Inception v1)、

BN-Inception、

Inception v2&Inception v3、

Inception v4,Inception-ResNet

侧重深度增加:

VGGNet、

ResNet、

ResNeXt、

DenseNet

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4、图像分类轻量化模型


SqueezeNet

Xception

MobileNet:MobileNet v1、MobileNet v2

ShuffleNet:ShuffleNet v1、ShuffleNet v2

DL之SqueezeNet:SqueezeNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略


DL之MobileNet:MobileNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略


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图像分类的使用方法


后期更新……




图像分类的案例应用


后期更新……



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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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