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基于Keras的STM32神经网络图像分类（Cifar-10数据集）

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简介：
本项目采用Keras框架，在STM32微控制器上实现Cifar-10数据集的神经网络图像分类，探索嵌入式系统中的深度学习应用。 包含使用CubeMX构建的STM32F4工程（可直接编译运行）、网络训练模型以及Cifar-10数据集。

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  • 基于Keras的STM32神经网络图像分类（Cifar-10数据集）
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    本项目采用Keras框架，在STM32微控制器上实现Cifar-10数据集的神经网络图像分类，探索嵌入式系统中的深度学习应用。 包含使用CubeMX构建的STM32F4工程（可直接编译运行）、网络训练模型以及Cifar-10数据集。
     
  • 基于Keras的STM32神经网络图像分类（Cifar-10数据集）
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    本项目采用Keras框架在STM32微控制器上实现Cifar-10数据集下的神经网络图像分类。通过优化模型部署，实现在资源受限设备上的高效运行和准确分类。 包含CubeMX构建的STM32F4工程（可直接编译运行）、网络训练模型以及Cifar-10数据集。
     
  • Cifar-10图像分类：基于Cifar-10数据集的实验
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    本研究利用CIFAR-10数据集进行图像分类实验，探索不同算法在小型彩色图像识别中的效能与局限。 使用Cifar-10数据集进行图像分类 CIFAR-10数据集包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，每个类别的图片数量为6,000张。其中5万张用于训练，其余的1万张用作测试。 该数据集被划分为五个训练批次和一个单独的测试批次，每一个批次包含有10,000张图像。在这些中，测试批次中的每类恰好包含了随机选择出来的1,000个样本；而剩下的图片则以一种随机顺序分布在各个训练批次之中，尽管这样可能会导致某些类别比其他类别拥有更多的图像数量。 数据集的分类包括：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马和卡车。这些类目是完全互斥且不重叠的。“汽车”一词涵盖了轿车与越野车等类型，“卡车”则仅指大型货车，而不会包含皮卡车型号。 方法： 1. 导入CIFAR-10数据集。 2. 对导入的数据进行分析和预处理。 3. 应用主成分分析（PCA）对图像特征进行降维。 4. 使用随机森林算法进行分类预测。 5. 利用K近邻(KNN)方法来做出预测结果。 6. 采用逻辑回归模型来进行分类任务。
     
  • CIFAR图片数据集分类 学会构建卷积神经网络，精准识别CIFAR-10数据库中的图像
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    本课程旨在教授学员如何运用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），以实现对CIFAR-10数据集中各类图像的准确分类。通过实践操作和理论讲解相结合的方式，帮助学员掌握构建高效CNN模型的核心技能与方法。 实验内容包括：1）下载CIFAR-10数据库；2）测试LeNet（选做）、VGG（选做）、Googlenet（选做）以及ResNet（必做）等深度网络算法的分类精度；3）编写并运行程序，查看结果；4）调节ResNet算法的相关参数，并分析这些调整对模型效果的影响。
     
  • 针对CIFAR-10图像分类的卷积神经网络源码
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    这段代码提供了一个用于CIFAR-10数据集图像分类任务的卷积神经网络模型。它展示了如何使用深度学习技术对小尺寸自然图像进行高效识别与分类，适合研究和教学用途。 用于CIFAR-10图像分类的卷积神经网络（CNN）涉及到对包含32x32彩色图像的数据集进行处理，这些图像是从飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车这十类中选取的。在准备数据时，我们需要将输入标准化，例如： ... 这里省略了具体的数学表达式或代码细节部分，请根据具体需求补充完整相关步骤。
     
  • CIFAR-10数据集图像分类综述
    优质
    本论文综述了CIFAR-10数据集在图像分类领域的应用与发展，总结了近年来基于该数据集的研究成果与方法，并探讨未来研究方向。 CIFAR-10数据集的所有图像已全部保存至压缩包内。
     
  • CIFAR-10数据集上的TensorFlow卷积神经网络实现
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    本项目在CIFAR-10数据集上采用TensorFlow框架实现了卷积神经网络模型，旨在探索图像分类任务中的高效算法与技术。 文件夹包含一个名为data的子文件夹（里面是用于训练卷积神经网络的CIFAR-10数据集）以及一个名为CIFAR-10.ipynb的Jupyter Notebook文件（其中包含了实现卷积神经网络所需的代码）。运行该Notebook即可开始使用提供的数据进行模型训练。文件夹中还有其他一些测试用文件，这些文件不影响最终结果，在这里可以忽略不看。所提供的代码已经过验证准确无误，下载后可以直接在环境中运行而无需做出任何改动。
     
  • CNN卫星图像分类器：基于Eurosat数据集的卷积神经网络图像分类...
    优质
    本研究开发了一种针对Eurosat数据集的CNN模型，用于卫星图像分类，实现了高精度的土地覆盖类型识别。 通过Eurosat数据集上的卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，并使用PyTorch实现。该数据集中共有26990张图像，我将它们随机分为两部分：24291张用于训练，剩余的2699张用于测试。所构建的网络包含两个隐藏层，并采用CrossEntropyLoss作为损失函数、ReLU激活函数以及SGD优化器以改进预测性能。此外，还绘制了损失函数的变化曲线。
     
  • CIFAR-10 图像数据集
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    CIFAR-10图像数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图片，分为10个类别，每类包含6000张图像，用于训练和测试计算机视觉模型。 CIFAR-10 图片格式数据集按 10 分类文件夹储存。
     
  • CIFAR-10图像数据集
    优质
    CIFAR-10是包含60000张32x32彩色图像的数据集，分为10类，每类均有6000张图片，用于训练和测试计算机视觉算法。 CIFAR-10图片集是由原始数据集转换而来的。