CV之IC：计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
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CV之IC：计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的知识点总结
图像分类的简介
图像分类，是计算机视觉中的核心任务。
1、相关概念
常用数据集：MNIST、CIFAR、Fashion-MNIST、PASCAL VOC、ImageNet
2、深度网络模型的开端
LeNet-5、AlexNet
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3、图像分类网络模型的发展
- 侧重结构改进：
Network in Network、
GoogleNet(Inception v1)、
BN-Inception、
Inception v2&Inception v3、
Inception v4，Inception-ResNet - 侧重深度增加：
VGGNet、
ResNet、
ResNeXt、
DenseNet
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DL之ResNet：ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
4、图像分类轻量化模型
- SqueezeNet
- Xception
- MobileNet：MobileNet v1、MobileNet v2
- ShuffleNet：ShuffleNet v1、ShuffleNet v2
DL之SqueezeNet：SqueezeNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DL之MobileNet：MobileNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
图像分类的使用方法
后期更新……
图像分类的案例应用
DL之VGG16：基于VGG16迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据量调整→保存h5模型)_一个处女座的程序猿-CSDN博客
DL之AlexNet：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)_一个处女座的程序猿-CSDN博客_alexnet数据增强
CV之CNN：基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别
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