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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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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