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GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)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
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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

后期更新……

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