基于pytorch的VGG16图像分类项目

这篇论文讲的比较详细，看完后启发挺大的，好资源大家一起分享~~

这是北京大学计算机系数字图像处理的实习题目。在这个项目中，我们收获了很多。把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。这是我们组三个人共同的结果。一．项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系

python语言,利用Tensorflow框架进行训练得到VGG模型后的测试代码,亲测有效,希望可以帮到大家。

这篇资源提供了在Pytorch框架下实现图像分类的ResNet网络代码，包括ResNet18、ResNet50、ResNet101等不同的网络。除了代码实现之外，还包含对训练好的模型进行单一测试和批量

这是通过贝叶斯进行图像分类的代码，老师给的图片集共1000张，最终通过贝叶斯算法对图片训练预测分类，并输出混淆矩阵，召回率，F1，精确率。相关图片文件路径需自行修改。

基于Python的图像分类算法，用的是的图像案例是遥感数据，适合初学者的学习使用

1.导入图像，即读取图像。2.特征提取，选择感兴趣区域，即选取训练集，在这里选取了六块，即在六类事物中选取，之后就是将三维的块–>二维。3.在选取的块中选100个点作为训练集。4.利用选取的训练样本建

此文件中包含的代码是对图像可以进行分类，将图像上的裂缝以及孔等可以分类出来

对高分辨率遥感影像基于光谱的svm分类aaaaaaaaaaaaaaaaaaa

图像分类，基于opencv进行图图像分类工作的。可以完美运行。