10个卷积神经网络项目实战：图像分类案例与数据集

CIFAR-10分类：使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集中的10个类别进行分类。数据集地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

MNIST手写数字识别：使用卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行分类。数据集地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

猫狗分类：使用卷积神经网络对猫和狗的图像进行分类。数据集地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

街景门牌号码识别：使用卷积神经网络对Google街景图像中的门牌号码进行识别。数据集地址：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

食物分类：使用卷积神经网络对不同种类的食物图像进行分类。数据集地址：https://www.kaggle.com/kmader/food41

花卉分类：使用卷积神经网络对不同种类的花卉图像进行分类。数据集地址：https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition

人脸识别：使用卷积神经网络对人脸图像进行识别。数据集地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

衣服分类：使用卷积神经网络对不同种类的衣服图像进行分类。数据集地址：https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist

汽车分类：使用卷积神经网络对不同种类的汽车图像进行分类。数据集地址：https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

自然场景分类：使用卷积神经网络对自然场景图像进行分类。数据集地址：https://www.kaggle.com/c/scene-classification/data