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基于AlexNet的图像分类

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简介：
本研究采用经典的卷积神经网络AlexNet模型进行图像分类任务，并探讨其在不同数据集上的性能表现及优化方法。 AlexNet算法实现的图像分类包括训练代码以及检测代码，数据集可在指定位置获取。

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  • 基于AlexNet的图像分类
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    本研究采用经典的卷积神经网络AlexNet模型进行图像分类任务，并探讨其在不同数据集上的性能表现及优化方法。 AlexNet算法实现的图像分类包括训练代码以及检测代码，数据集可在指定位置获取。
     
  • AlexNet图像分类实践.zip
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    《AlexNet图像分类实践》是一份包含深度学习经典模型AlexNet的应用教程，旨在通过实际操作帮助读者掌握图像分类技术。 【图像分类】实战——使用AlexNet实现图像分类（pytorch）所需源码。
     
  • 基于PyTorch-AlexNet的图像分类模型，可直接使用
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    本作品提供了一个基于PyTorch框架下的AlexNet神经网络模型，专门用于图像分类任务。用户无需额外配置，即可直接运行进行高效准确的图像识别与分类工作。 AlexNet_classification 使用 AlexNet 网络实现图像分类，方便直接使用。AlexNet 由 Alex Krizhevsky 在2012年提出，并在同年的 ILSVRC 比赛中夺冠，其 top5 预测错误率为 16.4%，远超其他参赛者的表现。该网络结构包括8层：5个卷积层和3个全连接层（其中每个卷积层后面跟随一个最大池化层）。整个模型包含约6亿3000万个链接、6000万个参数以及大约65万个神经元。 具体来说，输入图像尺寸为224*224*3。第一个卷积层使用11*11的大卷积核，并且步长为4，共有96个这样的卷积核；接着是局部响应归一化（LRN）层；然后是一个3*3的最大池化层，其步长为2。后续的几个卷积层则采用更小的5*5或3*3尺寸的卷积核，并且步长均为1以覆盖所有像素点；紧随这些较小卷积操作后的最大池化层依然是标准的3*3大小和2的步长设置。
     
  • 基于MATLAB的AlexNet分类演示
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    本项目利用MATLAB实现经典的AlexNet神经网络模型，通过训练和测试数据集进行图像分类演示，展示深度学习在计算机视觉中的应用。 Matlab使用Alex网络分类的示例代码及测试数据。
     
  • 基于AlexNet的鲜花分类模型
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    本研究采用改良版AlexNet架构，针对多种花卉图像进行训练，构建了高效的鲜花分类模型，提升了识别精度与速度。 使用tflearn的高层封装功能，用AlexNet对鲜花数据集进行训练。
     
  • 基于AlexNet的卷积神经网络遥感图像分类算法实现.zip
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    本项目采用改进版的AlexNet架构，通过训练深度卷积神经网络对遥感影像进行高效分类。包含模型设计、数据预处理及实验结果分析等内容。 基于AlexNet实现的遥感图像分类算法采用了卷积神经网络技术。这种方法在处理大规模数据集时表现出色，并且能够有效提取复杂特征以提高分类准确性。通过借鉴经典的AlexNet架构，研究者们优化了模型参数设置以及训练策略，使得该方法适用于多样化的遥感应用场景中。
     
  • BP.rar_BP分类图库_.bp图像_基于Matlab的图像分类_图像分类网络
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    本项目提供一个基于Matlab开发的BP（Back Propagation）神经网络图像分类工具包。包含多种类型的.bp格式图像数据集，用于训练和测试各类图像分类任务，适用于科研与教学用途。 BP网络在图像分类任务上可以运行，并且针对不同的图片只需稍作调试即可使用。
     
  • Matlab AlexNet 图像识别代码-衣物分类: Classification-of-Clothes
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    本项目利用MATLAB实现AlexNet模型，专注于衣物图像的分类任务。通过训练和测试，对不同类型的衣物进行准确识别与归类。 在使用Tensorflow进行程序测试时，我们需要将图像和txt文件加载到python程序（inception.py）中，并通过命令行运行该程序。执行的命令格式为：`inception --how_many_training_steps 500 --output_graph=~/new_graph.pb --output_labels=~/new_labels.txt --image_dir ~/（imagedata目录）`，其中`new_graph.pb`是我们训练过的包含衬衫、夹克和毛衣分类模型优化权重的图形文件。另外，我们还需要加载一个名为`new_labels.txt`的标签文本段落档，该文档包含了用于图像识别的类别信息。 这些文件需要存储在与testing_inception文件相同的位置中。运行程序后可以查看测试结果。 对于Matlab部分，我们的代码适用于具有神经网络工具箱的matlab版本，并且使用了下载得到的alexnet模型（downloadalexnet.mat）。
     
  • 基于SVM的图像分类
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    本研究采用支持向量机(SVM)算法对图像进行高效准确的分类，通过优化参数和特征选择提高模型性能，在多种数据集上验证了其有效性。 程序对图像进行了很好的分类，好不容易找到了相关代码。
     
  • 基于VisionTransformer的图像分类
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    本研究采用Vision Transformer架构对图像进行高效且精准的分类，通过自注意力机制捕捉图像全局特征，提升模型在大规模数据集上的表现。 VisionTransformer算法用于图像分类的实现包括训练代码和检测代码。下载数据集后，可以修改train中的类别以及数据集地址以适应其他数据集进行模型训练。