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
目录
图像分类的简介
1、相关概念
2、深度网络模型的开端
3、图像分类网络模型的发展
4、图像分类轻量化模型
图像分类的使用方法
图像分类的案例应用
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图像分类的简介图像分类，是计算机视觉中的核心任务。
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
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
DL之AlexNet：AlexNet算法的简介、论文介绍、设计思路、关键步骤、实现代码等配图集合之详细攻略
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
DL之VGGNet：VGGNet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GoogleNet：GoogleNet(InceptionV1)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BN-Inception：BN-Inception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InceptionV2/V3：InceptionV2 & InceptionV3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InceptionV4/ResNet：InceptionV4/Inception-ResNet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ResNet：ResNet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
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DL之VGG16：基于VGG16迁移技术实现猫狗分类识别(图片数据量调整→保存h5模型)_一个处女座的程序猿-CSDN博客
DL之AlexNet：利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)_一个处女座的程序猿-CSDN博客_alexnet数据增强
CV之CNN：基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别
