CNN圖像分類入門
CNN圖像分類 入門 本次入門學習的項目是CNN圖像分類的花卉識別 通過使用五種各五百張不同種類的花卉圖片進行模型訓練 訓練結果如下： 預測成功率大概在64%左右（與訓練集過少還是有一些關系的） 預測結果如下： 代碼部分 訓練代碼解釋部分： 模型導入 ...
原文：基於高區分度patch的CNN圖像分類
該算法是描述一類圖像分類問題，它有如下特點： 如圖，主動脈弓和心臟，綠色部分相同，而黃色部分不同。傳統的CNN算法，區分效果不佳。在Multi Instance Multi StageDeep Learning for MedicalImage Recognition這篇文章中，作者針對這種場景提出了解決方法。 訓練：將整張片子切分成patches，每個patch的label與整片的label相同 ...
2018-02-27 10:31 0 2323 推薦指數：
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