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包含你自己的数据集的InceptionV3图像分类器微调。zip文件。

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简介：
通过利用keras-finetuning技术，您可以运用您自主构建的数据集来训练一个基于InceptionV3的网络，用于图像分类任务。 进一步地，您可以针对您全新收集的图像集合进行InceptionV3-based图像分类器的微调（基于InceptionV3），参考Keras官方提供的应用模块（位于https://keras.io/applications/）中示例依赖项，以确保使用最新的版本（源版本大于或等于1.0）。

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  • Keras-fine-tuning: 利用自定义数据集训练基于InceptionV3的图像分类器.zip
    优质
    本项目通过使用Keras框架和TensorFlow后端，在自定义数据集上进行微调，以实现基于InceptionV3预训练模型的高效图像分类。下载此资源可学习如何定制深度学习模型适应特定视觉任务。 使用keras-finetuning库，并利用自己的数据集来训练基于InceptionV3的图像分类器。通过在新的数据集合上进行微调，可以有效地定制化预训练模型以适应特定任务的需求。这种方法依赖于Keras官方文档中提供的示例和相关要求（来自源代码版本1.0及以上）。
     
  • 迷你图像分类数据集miniImageNet.zip
    优质
    miniImageNet.zip包含一个精简版的ImageNet子数据集，专为快速实验和原型设计而设，适用于小规模图像分类研究与模型训练。 miniImageNet数据集包含100类共60000张图片，是从ImageNet数据集中节选出来的，并已完成训练集和测试集的拆分（附带代码）。基本上不存在样本不平衡的情况，如有问题可私聊博主。
     
  • 包含120种犬类的图像数据集
    优质
    本数据集收录了涵盖120多种不同品种犬类的高质量图片，为宠物识别和品种分类研究提供了丰富的素材。 犬数据集（Stanford Dogs）包含来自世界各地的120种犬类的图像。该数据集采用ImageNet中的图像和注释方法构建，通常用于细粒度图像分类任务。具体信息如下： 类别数量：120 图像数量：20,580 注释内容：包括类标签、边界框
     
  • SVM图像分类数据集.zip
    优质
    SVM图像分类数据集包含用于支持向量机（SVM）训练和测试的各种图像文件及标签，适用于图像识别与分类研究。 这是一个博主自己制作的数据集，来源于网上，可用于学习博主的一篇关于svm算法进行图像分类的文章，无侵权行为。
     
  • CNN图像分类数据集.zip
    优质
    该资料包包含了一个用于训练和测试图像分类模型的CNN图像数据集，适用于机器学习项目与研究。 卷积神经网络图像识别使用Matlab实现。文档包含了构建卷积神经网络所需的全部代码，并且可以直接运行而无需进行任何更改。
     
  • 家具图像分类数据集，包含9346张图片
    优质
    该数据集包含了9346张家具图片，旨在促进家具图像的自动分类研究，为机器学习模型提供丰富的训练和测试资源。 家具分类图片数据集包含9346张家具图像，文件内有每张图像的路径、注释标签以及类别信息。
     
  • 垃圾分类图像数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量关于垃圾分类的图片资料，涵盖多种垃圾类别，为研究和开发智能垃圾分类系统提供了宝贵的数据支持。 本数据集的训练和测试图片均来自生活场景。共有四十个类别，类别与标签之间的对应关系在训练集中的dict文件里可以找到。图片中垃圾的具体分类格式为“一级类别/二级类别”，其中二级类别代表具体的垃圾物体类型，也就是训练数据中标注的类别，例如一次性快餐盒、果皮果肉、旧衣服等。一级类别的四种分别为：可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。 该数据集包含两部分文件——训练集（已标注）和测试集（未标注）。所有训练图片被保存在train目录下的0到39共40个子文件夹中，每个子文件夹的名字即为类别标签。而测试集中共有400张待分类的垃圾图片位于test文件夹下，其中testpath.txt文档记录了这些测试集图像的所有名称，并采用name+\n格式进行存储。
     
  • 鱼类图像数据集（含11种鱼类）.zip
    优质
    本数据集包含11种不同种类的鱼的高质量图片，旨在支持鱼类识别的研究和应用开发。 11种鱼类的图像数据集.zip
     
  • 24种商品的图片分类数据集（包含数据集划分）
    优质
    本数据集包含24类商品的大量图片样本，并提供详细的标签及清晰的数据集划分说明，适用于图像分类与识别研究。 项目包含：24种商品图像数据集（已进行数据划分），每个类别的图片按照文件夹保存，经测试可以直接作为图像分类的数据集使用，并且可以用ImageFolder打开，无需额外处理。 【数据集介绍】该数据集为商品图像分类任务设计的，包括手机、化妆品、酒等24个类别。 【数据总大小】945MB 【数据集详情】data目录下分为两个子目录：train用于存放训练集图片，test用于存放测试集图片。其中，训练集中共有27,566张图片，测试集中有6,881张图片。 为了方便查看和理解数据内容，提供了一个可视化Python脚本段落件，在运行时可以随机选取一张图像进行展示，并且将结果保存在当前目录下。此脚本无需做任何修改即可直接使用。