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基于MindSpore的对花卉进行的识别实验（包含自行提供的花卉图片进行测试）。

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简介：
利用华为自主研发的MindSpore深度学习框架，搭建了用于花卉识别的神经网络模型。该实验涵盖了自行收集花卉图像进行测试环节，并提供了详细的程序流程图，以及可以直接运行的源代码和演示运行结果的视频。此外，还提供了本地MindSpore环境的详细配置教程，可通过私信申请远程协助进行配置。同时，项目包含联系方式，购买者可获得免费的调试支持，并可根据自身需求定制花卉识别实验方案。

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  • 使用MindSpore进行花卉识别实验（含自采图片测试）
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    本实验利用华为开源框架MindSpore开展花卉图像分类研究，并采用实地采集的数据集进行模型训练与效果验证。 基于华为自研的MindSpore深度学习框架构建网络模型，实现花卉识别实验。该实验包括自己找花卉图片进行测试；包含程序流程图；提供可运行源码、运行结果演示视频以及本地MindSpore详细配置教程；购买后可以免费调试，并支持根据需求定制花卉识别实验。
     
  • 使用MindSpore进行花卉识别实验（含自采集图片测试）
    优质
    本项目利用华为MindSpore框架开展花卉图像分类研究，并采用自行收集的数据集对模型性能进行了验证。 基于华为自研的MindSpore深度学习框架构建网络模型，实现花卉识别实验。该项目包括自己找来的花卉图片测试；包含程序流程图以及可运行源码、运行结果演示视频；还提供本地MindSpore详细配置教程，并承诺购买者可以享受免费调试服务及根据需求定制化的花卉识别实验体验。
     
  • 利用CNN算法进行四种花卉识别
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    本项目采用卷积神经网络（CNN）算法，针对四种不同类型的花卉图像进行高效准确的分类与识别。通过深度学习技术优化模型参数，实现高精度花卉种类自动判别。 参考网上代码实现了一个基于CNN模型的算法来分类四种花，并且可以使用本地图片或拍照进行识别。
     
  • 【MATLAB项目实战】利用CNN_SVM进行花卉图像识别
    优质
    本项目通过结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现高效的花卉图像分类和识别。采用MATLAB平台构建模型，旨在提升图像识别精度，并提供详尽的代码实践指导。 【MATLAB项目实战】基于CNN_SVM的图像花卉识别包括单CNN、单SVM 和 CNN_SVM 三个程序。其中 CNN_SVM 程序可以更改不同的 CNN 架构，如 AlexNet、VGG16、VGG19 和 ResNet50。
     
  • 利用Jittor框架下的ResNet网络进行花卉识别
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    本研究采用Jittor框架下的ResNet模型，致力于提高对花卉图像的分类准确率，通过优化网络结构和训练策略，实现高效、精准的花卉识别系统。 基于ResNet网络的花卉识别Jittor深度学习框架。
     
  • 利用VGG16进行花卉图像分类
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    本项目采用预训练的VGG16模型对花卉图像数据集进行特征提取和微调，旨在实现高效准确的花卉图像分类。 使用Python版本3.10和TensorFlow作为深度学习框架，并且数据集为花卉数据集。由于文件限制，当前每个数据集中只包含一张图片。也可以根据需要更改数据集的名称和内容，只需将其放置在相应的文件夹中即可。
     
  • 迁移学习：利用VGGNet对花卉图片进行分类
    优质
    本项目运用迁移学习技术，基于预训练的VGGNet模型，针对花卉图像数据集进行微调与优化，实现高效的花卉分类应用。 使用VGGNet进行转移学习对花朵图像进行分类。
     
  • 花卉识别：利用Mobilenet V2对102种花进行分类及迁移学习
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    本项目采用Mobilenet V2模型，通过迁移学习技术，实现了对包含102种类别的花卉图像数据集的有效分类。 在花分类项目中使用了Mobilenet V2对102种花朵进行分类，并进行了转移学习。该项目的数据集以tar文件形式提供，解压后所有图像位于jpg文件夹内。标签文件包含一个数组，其中索引对应图像编号，而该位置的数字表示所属类别。 为了将数据馈送到神经网络中使用Keras数据生成器，需要按照特定结构准备训练数据：training_images目录下应有多个子目录，每个子目录代表一类，并且只包含属于那一类别的图片。由于keras的数据生成器要求这种垂直结构的数据格式，在实际操作过程中可能还需要对原始的图像文件夹进行重新组织。 在开始准备工作之前，请确保您已经了解如何使用Keras数据生成器来处理和准备这些训练数据集，以及怎样将上述提到的数据转换为符合需求的形式。需要调整的关键变量包括：TAR_FILE_PATH（提供下载tar文件的位置）和EXTRACT_TO_PA（解压后的目标路径）。
     
  • 花卉识别程序及10种花卉的测试与训练集
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    本项目旨在开发一款花卉识别程序，并通过构建包含10种不同花卉的测试与训练数据集来优化模型性能。 使用TensorFlow进行卷积神经网络实现花卉分类的项目涉及加载十种花的数据集，并建立模型后对图片进行预测分类。该项目在Windows 10操作系统上运行，使用的软件环境包括TensorFlow GPU版本1.12.0和PyCharm。 训练数据存放路径为flower/train/花文件名/*.jpg，训练完成后生成的模型将存储于flower/model/目录下；测试样本位于flower/test/花文件名/**.jpg。