基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类

基于实现多光谱图像的多标签场景分类为目的,采用卷积神经网络的方法,通过计算数据集中所有样本标签的共现矩阵,利用共现矩阵为每个标签分配不同的权重,提出了一种新的计算损失函数的方法。所设计的卷积神经网络能

利用卷积神经网络对毛发物证显微图像进行自动分类,为进一步提高显微检验技术的自动化程度和毛发物证检验提供技术参考。采用徕卡DVM6数码显微镜在1400倍放大条件下采集6类毛发共60000张样本图像,构建

受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提

结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征

在本研究中，我们采用了Python和TensorFlow框架来实现基于卷积神经网络的二元分类图像识别。我们的模型在训练集和验证集上都达到了超过90%的准确率，展现了出色的性能和可靠性。通过这个模型，用

用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，及对conv2d及max_pool的详细说明

针对基于卷积神经网络(CNNs)的物体分类问题,文中旨在探索一种最佳的输入组合,使得分类效果达到最佳。本文首先介绍了相关的RGB-D数据集,然后在该数据集中提取部分图片组成训练、验证和测试集。然后对这

回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展，指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势，为了简单高效地对植物叶片进行识别，提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNe

Video classification and retrieval based on convolutional neural network

卷积神经网络TensorFlow2.0实现配理论,可以下载但是为本人原创请不要抄袭,因为本人要交作业,违反必究。