Architectural Heritage Elements Dataset (AHE) 是一个图像数据集,用于开发深度学习算法和建筑遗产图像分类中的特定技术。该数据集包含 10235 张图像,分为 10 个类别:祭坛:829 张图像;后殿:514 张图片;钟楼:1059张图片;栏目:1919张图片;圆顶(内部):616 张图像;圆顶(外部):1177 张图像;飞扶壁:407张图片;Gargoy...
简介: 亮点:代码开源+结构清晰规范+准确率高+保姆级解析+易适配自己数据集+附原始论文+适合新手 编辑 🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类 🍊神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet(Doing) 🍊项目已开源 🍊易适配于读者...
数据集我采用的是UCMerced数据集,这是一个用于遥感图像分类的数据集,共21类,包含农场、飞机等,每类有100张图像,图像尺寸大小为256*256。 我们按照训练集:测试集=3:1的比例对数据集进行分割,得到训练集图片1575张,测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。 整理完后的数据集长这样: 然后...
VGG16是一个经典的卷积神经网络模型,由牛津大学的研究团队开发。VGG16模型具有16个卷积层和3个全连接层,是一个相对较深的模型。VGG16模型的特点是使用了多个3x3的卷积核来代替较大的卷积核,这样可以减少参数数量,同时增加了网络的深度。 4. 数据集准备 在使用VGG16模型对ImageNet图像数据集进行分类之前,我们需要先...
云层和水分图像产品的分辨率都是2公里。1-6波段是反射的。无尺寸的 "反射系数"数量是以太阳天顶角为标准的。这些波段支持云、植被、雪/冰和气溶胶的特征。频段7-16是发射型的。大气层顶部(TOA)的亮度温度以开尔文测量。这些波段支持根据发射特性对地表、云层、水汽、臭氧、火山灰和灰尘进行定性。
在本文中,我们将探讨如何使用Keras库实现基于VGG-16模型的微调,以便在小数据集上进行图像分类。我们将逐步展示如何训练和调整模型,以便在小规模数据上获得最佳性能。
ABI_G16-STAR-L2P-v2.70是美国国家航空航天局(NASA)的一种卫星数据处理产品。这个产品是由GOES-16(也称为GOES-East)卫星的先进基线/全球地球观测系统(ABI)仪器生成的。STAR代表科学技术高级研究所,L2P代表Level 2产品,v2.70表示版本号。这个数据产品包含了来自GOES-16卫星的高级图像和地球观测数据,用于气象预报、...
2、本平台仅作为数据集的基本信息展示、包括但不限于图像、文本、视频、音频等文件类型。 3、数据集基本信息来自数据原地址或数据提供方提供的信息,如数据集描述中有描述差异,请以数据原地址或服务商原地址为准。 二、所有权说明: 1、本站中的所有数据集的版权都归属于原数据发布者或数据提供方所有。 三、数据...
简介: TF之TFSlim:利用经典VGG16模型(InceptionV3)在ImageNet数据集基础上训练自己的五个图像类别数据集的训练过程记录 训练控制台显示 输出结果文件文章标签: 计算机视觉 一个处女座的程序猿 +关注 2235文章 0 0 0 0 相关文章 LiBiGo | 机器学习/深度学习 自然语言处理 算法 【Pytorch神经网络实战案例】31 ...
使用CNN检测图像篡改这是基于VGG16预训练模型并在我们的Datset(即CASIA.v2和Columbia图像拼接检测数据集)上进行了微调的CNN模型的象征。笔记: 该模型在Google Colab python笔记本上进行了训练,以便能够在google colab笔记本上运行,您必须编辑数据集和预训练模型的路径