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Places365场景分类

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 使用 VGG16-places365 进行目标检测并标注图片中的场景类别
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    本项目运用VGG16-Places365模型进行图像处理，专注于识别和标注图片内的场景类型，提升目标检测精度与效率。 VGG16-places365 用于识别图片中的场景类别并进行目标检测。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 场景分类：运用多种深度学习模型对全球各地的场景进行分类
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    本项目采用先进深度学习技术，旨在精准分类全球各类场景。通过训练多样化模型，我们能有效识别并归类不同地区的视觉信息，为研究和应用提供强大支持。 场景分类项目主要涉及图像分类。目标是使用深度神经网络将全球场景分为六种可能的类别之一。这项技术的应用范围广泛，包括在智能手机中组织照片以及通过旅游业规划促进国家经济增长等。 数据集采用的是Kaggle提供的英特尔图像分类数据集，包含25,000张图片，其中17,000张被标记为6类：建筑物、森林、冰川、山脉、海洋和街道。我们使用训练集中的一部分对模型进行训练，并预测测试集中图片的类别。 本项目实验了自定义训练模型与预训练模型，并比较分析所有模型的性能表现。关于如何运行代码的具体说明如下： - data_prep.py: 该文件允许加载数据。 - vgg16.py, vgg19.py, res.py, inception.py 和 inceptionRes.py: 这五个文件使用经过预训练的网络，但不进行数据扩充。 - aug_plots.py: 此文件绘制所选图片的数据增强方式。
     
  • 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.
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 场景识别与分类的MATLAB代码- MATLAB开发
    优质
    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。