matlabalexnet图像识别代码-miniplaces:6.869:MiniPlaces挑战

时间:2024-06-12 16:15:54
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文件名称:matlabalexnet图像识别代码-miniplaces:6.869:MiniPlaces挑战

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更新时间:2024-06-12 16:15:54

系统开源

matlab alexnet图像识别代码MiniPlaces挑战:计算机视觉深度学习教育的图像分类基准 介绍 我们引入了图像分类基准(MiniPlaces挑战),作为面向计算机视觉深度学习从业者的教育工具。 通过改进基线模型并建立新的用于图像分类的深度神经网络,挑战的参与者有望对深度神经网络有更深入的了解,并获得动手经验调整模型。 这项挑战的目标是识别照片中描绘的场景类别。 此任务的数据来自,其中包含10+百万个图像,这些图像属于400+个唯一场景类别。 挑战数据将是完整的Places2数据集的子集,来自100个场景类别,包括100,000张用于训练的图像,10,000张用于验证的图像和10,000张用于测试的图像。 图像将被调整为128x128,以使数据更易于管理。 此外,虽然最终目标是场景识别,但数据的子集将包含对象标签,这可能有助于构建更好的模型。 MiniPlaces挑战赛最初是由麻省理工学院(MIT)于2015年秋季发起的,随后由该课程的以下技术援助进一步推动了这一挑战。 以下是MiniPlaces Challenge开发套件的文档。 Table of contents: 1


【文件预览】:
miniplaces-master
----writeup.pdf(584KB)
----writeup.tex(14KB)
----data()
--------categories.txt(2KB)
--------val.txt(194KB)
--------object_categories.txt(2KB)
--------test.txt(195KB)
--------train.txt(3.35MB)
----model()
--------tensorflow()
----cvpr.sty(8KB)
----bib.bib(2KB)
----ieee.bst(19KB)
----imgs()
--------diningroom.jpg(4KB)
--------alexnet.png(48KB)
--------vgg16.png(62KB)
--------sample.png(179KB)
--------swimmingpool.jpg(5KB)
--------flip.png(178KB)
--------vgg19.png(64KB)
----teaser.jpg(80KB)
----.gitignore(117B)
----evaluation()
--------test.pred.txt(317KB)
----README.md(9KB)
----COPYING(1KB)

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