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ZIP基于ResNet矿物图像分类系统.完整代码 可直接运行 毕设

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基于ResNet矿物图像分类系统 大约有16个文件
  1. A一定要先读这个说明.txt 624B
  2. cvwork-master/README.en.md 1KB
  3. cvwork-master/README.md 1KB
  4. cvwork-master/resnet/batch_pridect.py 3KB
  5. cvwork-master/resnet/class_indices.json 1KB
  6. cvwork-master/resnet/leroresnet101.part1.rar 1KB
  7. cvwork-master/resnet/leroresnet101.part2.rar 1KB
  8. cvwork-master/resnet/leroresultresnet34.pth 1KB
  9. cvwork-master/resnet/leroresultresnet50.pth 1KB
  10. cvwork-master/resnet/main.py 1KB
  11. cvwork-master/resnet/model.py 9KB
  12. cvwork-master/resnet/predict.py 2KB
  13. cvwork-master/resnet/train.py 6KB
  14. cvwork-master/验证集数据.xlsx 11KB
  15. README.md 1B
  16. vx.jpg 688.15KB

资源介绍:

在本项目中，我们探讨的是一个基于ResNet的矿物图像分类系统，这是一个深度学习模型，专为识别和分类矿物图像而设计。ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是深度学习领域中的一项重要突破，尤其在图像识别任务上表现卓越。此系统的完整代码已经包含在提供的压缩包`cvwork-master`中，可直接运行，非常适合计算机视觉领域的毕业设计或研究项目。 1. **ResNet简介**：ResNet的核心思想是解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，通过引入残差块（Residual Block）来使得信息能够更顺畅地在深层网络中传递。它引入了一种“跳过连接”（Skip Connection）机制，使得每一层的输入可以直接传递到输出，从而在训练非常深的网络时仍能保持较好的性能。 2. **矿物图像分类**：矿物图像分类是计算机视觉在地质学领域的应用，目标是根据矿物的图像特征将其准确地分类到不同的类别中。这通常涉及图像预处理（如灰度化、归一化、直方图均衡化等）、特征提取（可以是传统的如SIFT、HOG，也可以是深度学习的卷积特征）、分类器训练以及最终的分类决策。 3.
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