CV之IC：計算機視覺之圖像分類(Image Classification)方向的簡介、使用方法、案例應用之詳細攻略

目錄

圖像分類的簡介

1、相關概念

2、深度網絡模型的開端

3、圖像分類網絡模型的發展

4、圖像分類輕量化模型

圖像分類的使用方法

圖像分類的案例應用

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圖像分類的簡介

? ? ? ? ? ? 圖像分類，是計算機視覺中的核心任務。

1、相關概念

常用數據集：MNIST、CIFAR、Fashion-MNIST、PASCAL VOC、ImageNet

2、深度網絡模型的開端

LeNet-5、AlexNet?

DL之CNN：卷積神經網絡算法簡介之原理簡介——CNN網絡的3D可視化(LeNet-5為例可視化)

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3、圖像分類網絡模型的發展

• 側重結構改進：
  Network in Network、
  GoogleNet(Inception v1)、
  BN-Inception、
  Inception v2&Inception v3、
  Inception v4，Inception-ResNet
• 側重深度增加：
  VGGNet、
  ResNet、
  ResNeXt、
  DenseNet

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4、圖像分類輕量化模型

• SqueezeNet
• Xception
• MobileNet：MobileNet v1、MobileNet v2
• ShuffleNet：ShuffleNet v1、ShuffleNet v2

DL之SqueezeNet：SqueezeNet算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略

DL之MobileNet：MobileNet算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略

DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略

圖像分類的使用方法

后期更新……

圖像分類的案例應用

DL之VGG16：基于VGG16遷移技術實現貓狗分類識別(圖片數據量調整→保存h5模型)_一個處女座的程序猿-CSDN博客

DL之AlexNet：利用卷積神經網絡類AlexNet實現貓狗分類識別(圖片數據增強→保存h5模型)_一個處女座的程序猿-CSDN博客_alexnet數據增強

CV之CNN：基于tensorflow框架采用CNN(改進的AlexNet,訓練/評估/推理)卷積神經網絡算法實現貓狗圖像分類識別

總結

以上是生活随笔為你收集整理的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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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