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基于PyTorch和CNN的深度学习图像分类代码

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简介：
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。

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  • 基于PyTorch和CNN的深度学习图像分类代码
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    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。
     
  • 基于PyTorch的CNN水果分类深度学习系统
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    本项目开发了一个基于PyTorch框架的卷积神经网络(CNN)模型，用于实现高效准确的水果图像分类。通过训练大量的水果图片数据集，该模型能够识别多种类型水果，为农业自动化和智能零售提供技术支持。 基于Pytorch的CNN水果分类器深度学习平台即将在后续博客中进行详细讲解。有关该平台的搭建过程可以参考我的第一篇博客。
     
  • 基于深度学习的FashionMNIST图像分类：数据集与代码详解（PyTorch入门）
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    本教程深入介绍如何使用PyTorch在FashionMNIST数据集上应用深度学习进行图像分类，涵盖模型构建、训练及评估全过程。适合初学者快速掌握PyTorch基础。 FashionMNIST数据集包含预先划分好的训练集和测试集。训练集中共有60,000张图像，而测试集中则有10,000张图像。每一张图像是单通道的黑白图片，尺寸为28*28像素，并且这些图像被归类于十个不同的类别中。 此数据集适用于深度学习和Pytorch初学者使用，在入门阶段尤其有用。
     
  • 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 PyTorch 的 CNN 图像分类实现
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    本项目采用PyTorch框架，实现了卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用，展示了如何利用深度学习技术进行高效的图像识别。 本段落主要介绍了如何使用Pytorch实现基于CNN的图像分类，并通过详细的示例代码进行了讲解。文章内容对于学习或工作中需要这方面知识的人士具有一定的参考价值，希望有需求的朋友能够从中受益。
     
  • 基于深度学习的精细级图像分类
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    本研究致力于利用深度学习技术进行精细级别的图像分类，通过构建高效的神经网络模型，提升对复杂场景下图像内容的理解和识别能力。 本科毕业设计采用SRC和CRC算法对图像进行分类，并使用卷积神经网络模型，在软件Matlab上实现。
     
  • 【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。
     
  • 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。