Python基于卷积神经网络CNN实现的花卉识别项目源码+数据集+模型下载

weixin_39821746 2023-11-17 17:00:24

Python基于卷积神经网络CNN实现的花卉识别项目源码+数据集+模型 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/shiyunzhe2021/88495935?utm_source=bbsseo

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新项目基于CNN卷积神经网络实现花卉识别python源码+运行说明+模型+数据集(带用户评价及数据库功能) 【项目介绍】 1、本项目使用的是tensorflow2.3框架、确保安装好了PyQt5、opencv-python，然后pip install -r requirements.txt中的软件包 2、数据集含有5类花卉，分别是雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香，数据集已做好分类，共有3500张以上，数据分布均匀 3、重新训练你的模型，请执行 ``` python train_model.py ``` 如果你想要测试模型的准确率，请执行 ``` python test_model.py ``` 如果你想看看图形化的界面，请执行 ``` python window.py ``` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。欢迎下载！欢迎交流学习

Python课程设计，聚焦于五种具有代表性的花卉雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香。系统核心采用卷积神经网络CNN，引入了MobileNet的特征复用与重构策略，增强了高层网络对特征信息的利用率，花卉识别准确率超过90%，模型体积小巧，计算效率高，适合在智能手机等便携式设备上部署使用。

1、项目要求：基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作：读取数据集数据构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据网络模型训练操作：迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501

基于移动终端的花卉识别系统源码，android studio实现移动终端+PyTorch实现的花卉分类器含数据集和模型

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