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基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python源码.zip

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简介：
本资源提供了一套使用Python编程语言和卷积神经网络（CNN）进行Landsat卫星影像的地物分类的深度学习代码。该代码集成了数据预处理、模型训练及评估等功能，适用于遥感图像分析与地物识别研究领域。 1. 该资源内的项目代码经过严格调试，下载后即可运行。 2. 这个资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子信息等），以及正在进行课程设计、期末作业或毕业设计的学生和技术学习者参考使用。 3. 资源包含所有源码，但需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。具体而言，这是一个基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类算法的Python源码资源。

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  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python源码.zip
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    本资源提供了一套使用Python编程语言和卷积神经网络（CNN）进行Landsat卫星影像的地物分类的深度学习代码。该代码集成了数据预处理、模型训练及评估等功能，适用于遥感图像分析与地物识别研究领域。 1. 该资源内的项目代码经过严格调试，下载后即可运行。 2. 这个资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子信息等），以及正在进行课程设计、期末作业或毕业设计的学生和技术学习者参考使用。 3. 资源包含所有源码，但需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。具体而言，这是一个基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类算法的Python源码资源。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip
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    本资源提供基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于处理和分类Landsat卫星获取的遥感图像。采用Python编写，适用于地理信息科学与环境监测领域。 【资源说明】1. 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要针对计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等）的同学或企业员工，具有较高的学习借鉴价值。 3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计及毕业设计项目中作为初期项目的演示。欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python代码及H5模型.zip
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    本资源提供了一个基于CNN（卷积神经网络）的Python实现代码和预训练H5模型，用于对Landsat卫星影像进行地物分类。 【资源说明】基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类Python源码+h5模型.zip 该资源包含经过测试且运行成功的项目代码，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者进行进阶学习。此外，该项目可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的参考内容。 如果基础较为扎实，可以在现有代码基础上做出修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计或其他学术任务中。欢迎下载并交流讨论，共同进步。
     
  • 基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类（含H5模型、源代码及文档）.zip
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    本资源提供基于CNN深度学习的地物分类方法，适用于Landsat卫星影像。内含预训练H5模型、完整Python源代码及相关文档说明。 该资源为个人大四毕业设计项目《基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类》，包括h5模型、源代码及文档说明。该项目经过导师指导并获得高分通过，评审分数达到98分。此项目主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设研究或实战练习，并且也可作为课程设计和期末大作业使用。
     
  • 基于PyTorch和CNN的深度学习图像分类代码
    优质
    本项目使用PyTorch框架及卷积神经网络(CNN)技术进行深度学习训练，实现高效准确的图像分类功能。 基于CNN和PyTorch的图像分类代码适用于初学者学习基于深度学习的图像分类。
     
  • 【CNN分类】基于深度学习的CNN故障诊断及分类【附带Matlab源码 3312期】.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习的CNN模型用于设备故障诊断与分类的详细教程和代码，使用Matlab实现。适合研究和工程应用参考。 在Matlab领域上传的所有代码均可运行，并且经过测试确认有效。我会尽我所能为你服务。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：ga_2d_box_packing_test_task.m； - 其他调用的m文件，无需单独运行。 - 运行结果效果图； 2. 代码在Matlab版本为2019b上测试通过。如果遇到任何问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m之外的所有m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得结果； 4. 关于仿真咨询： - 提供博客或资源的完整代码。 - 期刊论文或参考文献内容再现。 - Matlab程序定制服务。 - 科研合作。 5. 在机器学习和深度学习方面提供以下支持： 卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等方法，应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预报以及电池健康状态的评估。此外还有水体光学参数反演和NLOS信号识别等方面的应用，并可提供地铁停车精准预测及变压器故障诊断等服务。
     
  • 基于深度学习的食物图像分类方法
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    本研究提出了一种先进的食物图像分类方法，采用深度学习技术有效识别和分类各种食物图像，提高准确率与效率。 使用深度学习对食物图像进行分类的执行摘要表明，一个图像不仅代表单一属性，在很多情况下还可能同时表示多个属性。换句话说，单个图像是可以被赋予多个标题或标签的。这种问题被称为多标签分类，并且常用于内容检索和场景理解等领域。 本研究利用Keras（带有TensorFlow后端）将多标签分类算法应用于食物图像上。我们对简单的CNN模型进行了修改以适用于多标签分类任务，特别使用了ResNet50、MobileNet、DenseNet121以及Xception等预训练的CNN模型进行实验。 之后，通过Nanonets的多标签分类API来比较这些结果。结果显示，在F1得分方面，Nanonets表现更好（75.06%），而使用Xception模型时仅为约70.46%。这两种模型都可以用于实际部署，因为它们都能提供直观且合理的结果。 该项目由两部分组成：Jupyter笔记本和Web应用程序。
     
  • 【Python代码实现】基于深度学习CNN的猫狗分类识别
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    本项目利用Python和深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）模型，专注于构建一个能够有效区分猫与狗图像的人工智能系统。通过训练大量标记数据集，该模型学会了自动提取特征并准确分类输入图片为猫或狗。该项目展示了如何应用先进的机器学习算法解决实际问题，并提供了实现细节和代码示例，对于初学者理解和实践深度学习概念具有重要价值。 使用的是kaggle猫狗识别数据集，该数据集包含25000张JPG格式的照片，其中猫和狗各占12500张。基于下载的kaggle数据集，我们创建了一个新的小数据集，其中包括三个子集：训练集中有猫和狗各1000个样本；验证集中有猫和狗各500个样本；测试集中也有猫和狗各500个样本。 通过Python编程实现这一过程。程序首先生成各个文件夹路径，并将对应的训练集、验证集、测试集复制进去，以创建新的小数据集。接下来，在导入相关Tensorflow、Keras等基础科学软件包的基础上搭建卷积神经网络模型。经过适当的训练后，该模型的准确率可以达到80%以上。 在使用随机函数从包含猫和狗图像的kaggle数据集中选择一张图片并输入到已训练好的神经网络中之后，我们利用resize函数对选中的图片进行缩放处理，并将其转换为numpy array格式。接着用result = model.predict([[array_im]])来检测这张图片的内容。如果预测结果result[0][0]>0.5，则判断该图像是狗，并将结果向上取整为1；否则，认为这是猫的图像。