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基于Python的不变信息聚类在无监督图像分类与分割中的应用

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简介：
本研究探讨了利用Python实现的不变信息聚类方法，在无需标签指导的情况下，对图像进行有效分类和分割的应用。通过提取具有不变性的特征，该技术能够增强模式识别能力，并提高算法鲁棒性，为无监督学习领域提供了一种创新解决方案。 该存储库包含用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类（IIC）的PyTorch代码。IIC是一种无需标签即可训练神经网络进行图像分类和分段的方法，其在语义准确性方面达到了最先进的水平。通过使用这种方法，在多个数据集上取得了显著成果，包括无监督版本的STL10、CIFAR10、CIFAR20、MNIST以及有监督/半监督条件下的Potsdam等，并且刷新了9项记录。

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  • 基于Python的不变信息聚类在无监督图像分类与分割中的应用
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    本研究探讨了利用Python实现的不变信息聚类方法，在无需标签指导的情况下，对图像进行有效分类和分割的应用。通过提取具有不变性的特征，该技术能够增强模式识别能力，并提高算法鲁棒性，为无监督学习领域提供了一种创新解决方案。 该存储库包含用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类（IIC）的PyTorch代码。IIC是一种无需标签即可训练神经网络进行图像分类和分段的方法，其在语义准确性方面达到了最先进的水平。通过使用这种方法，在多个数据集上取得了显著成果，包括无监督版本的STL10、CIFAR10、CIFAR20、MNIST以及有监督/半监督条件下的Potsdam等，并且刷新了9项记录。
     
  • DMTC：深度多任务聚类，用于无监督图像分类
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    DMTC（Deep Multi-Task Clustering）是一种先进的无监督学习技术，专为图像分类设计。它通过同时执行多种相关任务来提高模型在复杂数据集上的性能和鲁棒性，从而实现更精确的聚类结果。 DMTC（深度多任务聚类）能够实现无监督的图像分类。
     
  • 均值漂移聚类Matlab代码-无监督图像分割的CNN应用：基于卷积自...
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    这段研究工作提供了利用均值漂移聚类算法与深度学习相结合的方法，在Matlab环境下进行无监督图像分割。具体来说，该方法采用卷积神经网络（CNN）提取特征，并通过均值漂移技术实现高效的图像分割，无需人工标注大量数据，适用于多种图像处理任务。 通过使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割，我们首先训练了一个深度卷积自动编码器以提取有用的特征，并对这些特征进行了PCA变换。接下来，采用均值漂移聚类算法来实现无监督的图像分割。 在实验中，我们采用了EDISON工具箱来进行图像分割，并通过Weizmann马数据集测试了均值漂移聚类的替代方案。此外，在BSDS500数据集上训练网络代码以优化性能，并使用该数据集评估图像分割的质量。最后，实现了用于可视化PCA变换后特征的功能以及计算基于BSDS的数据评分功能。 整个过程还包括开发了一个MATLAB接口来封装均值漂移聚类算法的实现。
     
  • 基于MATLAB的图像监督分类
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    本研究利用MATLAB平台进行图像监督分类，通过训练模型识别和分类图像中的特定对象或区域，提高分类精度与效率。 使用MATLAB读取通过ENVI软件选取的训练样本和测试样本，并利用最小距离分类方法生成混淆矩阵，进而计算总体准确性（OA）和Kappa系数。
     
  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
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    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究，探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术，旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时，在程序中可以将其分为三类，用户可以根据需要自行调整分类数量。
     
  • EM算法Matlab代码-ImageSeg：利用聚类进行无监督图像分割
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    本项目提供了一段基于EM算法的Matlab代码，用于实现无监督图像分割任务。通过聚类分析技术自动识别和分离图像中的不同区域或对象。 本段落讨论了使用EM算法的Matlab代码进行无监督图像分割，并将该方法与K均值聚类的结果进行了比较。主要代码位于文件`code.m`中，而高斯模型的相关函数则在另一个名为`GMmodel.m`的文件里实现。通过这两种不同的聚类技术来分析和理解它们各自的特点以及在实际应用中的表现差异。
     
  • K-means聚类算法在图像分割中的应用
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    本研究探讨了K-means聚类算法在图像分割领域的应用，通过实验分析其效果和局限性，为改进图像处理技术提供理论依据。 K-Means聚类是最常用的聚类算法之一，最初起源于信号处理领域。其主要目标是将数据点划分为K个簇，并找到每个簇的中心以最小化度量值。该算法的优点在于简单易懂且运算速度快，但缺点是在应用时只能处理连续型数据，并需要在开始前指定要划分成多少类。 以下是使用K-Means聚类算法的具体步骤： 1. 确定K值：即设定将数据划分为K个簇或小组。 2. 随机选择质心（Centroid）：从整个数据集中随机选取K个点作为初始的质心。 3. 计算距离并分配归属：计算每个数据点到各个质心的距离，并将其划分至最近的那个质心所属的组别中去。 4. 重新定义质心位置：当所有点都被分配好后，根据当前分组情况来更新各簇的新质心。重复以上步骤直到满足停止条件为止（如达到最大迭代次数或质心变化小于阈值）。
     
  • 基于C++的k-means聚类算法在图像分割中的应用
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    本研究探讨了运用C++实现的k-means算法在图像分割领域的应用效果，通过实验分析其性能与适用范围。 在C++环境下使用k-means聚类算法进行图像分割，并附带数据示例，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于Gabor滤波的纹理特征提取与K-means无监督聚类的图像分割方法
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    本研究提出了一种结合Gabor滤波器和K-means算法的图像分割技术。通过提取丰富的纹理特征，实现高效准确的图像区域划分，适用于多种复杂场景。 使用Gabor滤波器提取纹理特征，并通过K-means方法进行无监督聚类以实现图像分割。
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。