简介：摘要：随着社会的不断发展，深度学习在计算机领域的作用日益显著，比其他传统机器学习技术的优势更加明显，而图像分类问题是研究的焦点内容。传统的图像分类方法存在一定弊端，在处理庞大图像数据的过程中难度较高，致使图像分类精度较差，也无法保障较快的速度，而基于深度学习的图像分类方法有效解决了此问题，成为目前图像分类的佼佼者。本文主要围绕深度学习在图像分类中的应用进行研究，以期为该领域提供一定参考。

简介：摘要：本文采用DCGAN加强的方法，以garbage classify为例，探讨了DCGAN在城市生活废物中的应用。首先对DCGAN的网络进行了优化，将该网络的初始培训集合导入网络，再将该网络中产生的图象和原有的训练集合进行合并，从而形成一个新的训练集合。本法能够对数据进行高效的扩展，可以将其应用于生活垃圾的数据强化。从而实现了对垃圾的自动分类。

简介：摘 要

简介：摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。

简介：摘要：Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度神经网络，这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到细粒度图像分类任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能，因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Transformer的原理与其各个组成部分；其次，文章从细粒度图像分类的角度介绍相应Transformer的应用；最后本文将介绍Transformer在应用到CV领域时依然存在的不足以及未来可能的研究方向。

简介：摘要：本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取与学习，提高了图像分类的准确性和效率。其次，引入了多尺度和多模态数据融合技术，进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能，具有较强的实用性与推广价值。

简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：

简介：摘要：对细粒度图像检测和分类研究进行介绍，包括可区分的细粒度图像特征检测、基于区域建议框的深度学习特征检测、基于回归的深度学习特征检测以及细粒度图像分类。最后总结存在的问题。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：

简介：摘要：遥感图像军事目标纹理分类识别技术作为遥感图像分类技术的重要组成部分，在军事目标纹理分类识别中有着重要地位。本文基于遥感图像分类对典型军事目标进行纹理分析，提出了SOFM网络模型结构以及LIADR纹理分类识别算法，同时又针对不同环境下的不同目标纹理进行了分类识别试验。试验结果表明与一般纹理分类算法相比，遥感图像军事目标纹理分类识别算法在降低目标纹理分类误差、提高目标纹理识别精度、提高军事目标地理信息系统服务质量等方面具有明显优势而且可应用于军事目标纹理检测之中。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘要：随着铁路的不断发展，铁路客车作为重要的公共交通工具，在保障人们出行时也面临着日益复杂的故障问题。为提高客车运行故障图像监控系统（TVDS）的检修效率，本文基于机器视觉技术，研究了一种客车故障图像识别与分类算法。通过对客车各个部件的故障图像进行深入分析和学习，本研究构建了一套高效准确的图像识别与分类系统，实现了对客车故障的自动诊断与分类。该系统具有较强的实用性和可扩展性，为客车维护提供了新的解决方案。

简介：摘要：图像识别与分类是机器学习领域的重要应用之一，在平面设计中具有广泛的应用潜力。本文将探讨机器学习技术在平面设计中的应用，包括图像自动识别、图像分类和图像生成等方面。通过机器学习技术的应用，可以提高平面设计的效率和创造力，为设计师提供更多的可能性和灵感。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步，大量的遥感图像数据被获取和积累，如何高效地利用这些数据成为了研究的一个热点。传统的手动解译方法需要耗费大量时间和人力，且易受主观因素影响，计算机和人工智能技术的引入使得图像解译和地物分类过程更加自动化、准确性更高、效率更高。

简介：摘要：高速公路收费系统是高速公路管理系统的重要组成部分，也是智能交通系统中的一个重要分支。随着国内高速公路网的逐步扩大和汽车数量的不断增加，高速公路收费系统面临前所未有的考验。为了提高收费系统的效率，杜绝高速路上的作弊行为，本文利用图像处理技术来辅助完善收费系统，针对高速公路收费系统中的图像处理、模式识 别等关键技术进行了深入的研究。

简介：摘要：在现代技术支持下，数字图像处理技术被应用到各行业领域，其中以图像分割技术为代表性技术，可通过数字处理底层技术，能够准确识别不同模式。此次研究主要是探讨分析数字图像处理中的图像分割技术及其应用，希望能够对相关人员起到参考性价值。

简介：摘要：随着科技的发展和人们的生活节奏的加快，大部分家居都实行的智能化来适应不断变快的生活节奏，当然，垃圾桶也不例外。加上“垃圾分类”政策的发布，为了让这一政策更快的融入到我们的生活当中，因此，本团队自主研发了一款自带垃圾识别的垃圾桶。该垃圾桶是基于单片机、触摸屏、语音模块、蓝牙控制系统的智能垃圾桶，区别于当下市场的智能垃圾桶，这款智能垃圾桶能够自主识别用户扔的垃圾并通过语音播报将识别的结果反馈给用户。在使用中学习垃圾分类，让垃圾分类融入我们的生活。