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基于BOVW的场景分类Matlab代码

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简介：
本项目提供了一套基于Bag of Visual Words（BOVW）模型实现场景分类的完整MATLAB代码。通过图像特征提取、词汇表构建及支持向量机训练，有效提升了大规模图像数据库中的场景识别准确率。适用于科研学习与实践应用。 运行前需安装vlfeat，程序的入口为proj3。可以自行修改训练样本路径。

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  • 基于BOVW的场景分类Matlab代码
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    本项目提供了一套基于Bag of Visual Words（BOVW）模型实现场景分类的完整MATLAB代码。通过图像特征提取、词汇表构建及支持向量机训练，有效提升了大规模图像数据库中的场景识别准确率。适用于科研学习与实践应用。 运行前需安装vlfeat，程序的入口为proj3。可以自行修改训练样本路径。
     
  • 场景识别与分类的MATLAB代码- MATLAB开发
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    本项目提供了一系列用于场景识别和分类的MATLAB代码。涵盖多种图像处理技术及机器学习算法，旨在帮助用户理解和实现先进的视觉场景分析方法。适合研究和教育用途。 这段Matlab代码能够将测试数据集划分为15个不同的类别：卧室、海岸、森林、公路、工业区、城市内部区域、厨房、客厅、山地景观、办公室环境、开阔乡村地区（OpenCountry）、商店场景以及街道和郊区景象，还包括高层建筑。该数据集可以从相关研究网站获取。 如何使用这段代码？ 1. 将文件放置在Matlab的工作路径中。 2. 确保测试图像被放在一个名为“testing”的文件夹内。 3. 运行Classify_Scene.m脚本即可开始分类过程。 4. 最终结果将会保存在一个叫做Results.txt的文本段落件里。 欢迎提供意见和反馈。感谢您的参与，马努BN。
     
  • 基于Matlab的词袋表示-场景分类：利用单词袋模型进行场景分类
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    本项目采用Matlab实现词袋模型，用于图像场景分类。通过提取图像特征并构建词汇表，进而统计每个图像在特定词汇表中的直方图，最终应用分类算法识别不同场景类型。 词袋表示（BOW）模型在Matlab中的场景分类应用是为Bicocca大学的一次学术考试（数字影像）而创建的。代码使用了多个库，并且所有学分归各自的所有者所有。该实现已在Windows8和Matlab2012b上进行了测试。 版权版权所有（c）2013 Bolis Mauro，特此免费授予获得软件及文档副本的人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并发布、分发、再许可以及出售本软件的副本，并允许配备有该软件的人员这样做。但须满足以下条件：该软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性、特定目的适用性和非侵权性的保证。 无论是由于使用此软件产生的合同、侵权或其他形式导致的任何索赔、损害或其他责任，作者和版权所有者概不负责。
     
  • Places365场景分类
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    Places365场景分类是基于深度学习的图像识别系统，能够精准地对图片中的场景进行分类和标注，涵盖大量日常生活环境。 Places365是Places2数据库的最新子集。它有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。其中，Places365-Standard包含来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图片。我们已经在Places365-Standard上训练了各种基线CNN，并已发布这些模型。 同时，Places365-Challenge版本包括大约620万张图片和所有来自Places365-Standard的图片（总计约800万张），每个类别最多有40,000张图像。 Places365-Challenge将在2016年的Places2挑战赛中使用，该赛事与当年ECCV会议期间举行的ILSVRC和COCO联合研讨会一同举行。
     
  • Python-AI Challenger场景分类竞赛示例代码
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    本项目提供了参加AI Challenger场景分类竞赛所需的Python示例代码和教程，帮助参赛者快速上手并优化模型。 PyTorch baseline for AI Challenger Scene Classification 这段文字只是提到了使用PyTorch作为基线模型来进行AI Challenger场景分类任务，并没有任何联系信息或网址需要删除。因此，重写的文本如下： 为了参加AI Challenger的场景分类比赛，本段落档介绍了一个基于PyTorch框架建立的基准模型（baseline）。该模型旨在为参赛者提供一个起点，帮助他们更好地理解和参与这一挑战性项目。
     
  • 基于集成CNN的遥感影像场景分类
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    本研究提出了一种基于集成CNN的方法，用于提升遥感影像中复杂场景的自动分类精度和效率，推动了相关领域技术的进步。 本段落提出了一种基于集成卷积神经网络（CNN）的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了对场景图像复杂度的测量；根据图像复杂度的不同级别，选择合适的CNN模型对其进行分类，从而完成遥感影像的场景分类任务。实验中使用了NWPU-RESISC45公开数据集，并取得了89.33%（第一类实验）和92.53%（第二类实验）的准确率，平均运行时间为0.41秒。相较于经过精细调整训练后的VGG-16模型，所提出的算法分别提高了2.19%和2.17%的分类准确性，并且预测速度提升了33%，证明了该方法的有效性和实用性。
     
  • 关于遥感场景分类的综述
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    本论文为一篇关于遥感场景分类的研究综述，涵盖了当前主流方法、技术挑战及未来发展方向，旨在推动该领域的进一步研究与应用。 Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art This article provides a comprehensive review of remote sensing image scene classification, covering recent advancements in benchmark datasets and current state-of-the-art techniques. It aims to offer insights into the latest methodologies used for analyzing and categorizing diverse types of remote sensing imagery.
     
  • 场景分类数据集
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    场景分类数据集是一系列标注了不同场景标签的图像集合，广泛应用于计算机视觉领域，旨在训练和测试场景识别与理解算法。 该数据集包含约25000张来自世界各地自然场景的图像。任务是确定可以将每张图像分类为哪种场景类型。相关文件包括test_WyRytb0.csv、train.csv以及Scene Classification_datasets.txt和Scene Classification_datasets.zip。
     
  • Quake3_VRML场景源代码_场景二
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    这段简介描述了《Quake3_VRML场景源代码_场景二》的内容概览。它是基于著名游戏Quake III Arena开发的一个VRML（虚拟现实建模语言）场景的源代码，专门用于构建游戏中的第二场景，为用户提供沉浸式的三维体验和交互界面。 BS公司提供的Quake 3 VRML场景示例展示了虚拟现实建模语言在三维游戏环境中的应用。该示例为开发者提供了如何利用VRML技术增强游戏体验的参考，特别是在虚拟现实领域中构建复杂的游戏世界方面具有指导意义。