Advertisement

图像分类器:利用PyTorch对花卉种类进行分类。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该代码实现了一个图像分类器,其功能是能够利用PyTorch对各种花卉的种类进行精确识别和分类。关于如何搭建和安装这个程序,以及如何参与到相关的开发工作中,请参考提供的相关信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • VGG16
    优质
    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。
  • 基于PyTorch
    优质
    本项目采用深度学习框架PyTorch开发了一个高效的花卉图像分类模型。该分类器能够准确识别多种花卉类型,适用于园艺爱好者和专业人士。 这段文字描述的是如何使用PyTorch创建一个用于花卉种类分类的图像分类器的方法。其中包括了建立代码、安装以及贡献代码的相关指导。
  • 迁移学习:VGGNet
    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。
  • 识别:Mobilenet V2102及迁移学习
    优质
    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)。
  • MATLAB开发——MLPIRIS
    优质
    本项目运用MATLAB平台,采用多层感知器(MLP)神经网络模型,实现对IRIS数据集中的不同花卉种类进行准确分类。通过训练与测试,展示了MLP在模式识别领域的强大应用潜力。 使用MLP进行IRIS Flower Classification的Matlab开发。虹膜花分类的多层感知器。
  • 贝叶斯
    优质
    本研究采用贝叶斯分类算法对图像数据进行高效准确地分类处理,通过概率模型优化分类效果。 这篇论文讲解得很详尽,读后启发很大,是一份很好的资源,大家可以一起分享。
  • PyTorch训练示例
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch来构建和训练一个基本的图像分类模型。通过具体实例,帮助读者掌握从数据准备到模型评估的整体流程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者阅读。 今天分享一篇使用PyTorch训练图像分类器的文章,相信会对大家有所帮助。希望大家能跟随文章一起学习。
  • TensorFlow五识别
    优质
    本项目使用TensorFlow框架训练模型,实现对五种常见花卉图像的自动识别与分类,适用于机器学习初学者实践和参考。 基于TensorFlow框架编写的花朵识别程序使用了tfrecord数据读取格式,并添加了图形可视化操作,以便在训练过程中观测测试集及验证集的loss值变化以及accuracy的变化,同时还能进行单幅图的识别。
  • 【8189张片】102数据集
    优质
    本数据集包含超过8189张高质量图片,涵盖102种不同类型的花卉。每一种花卉都经过精心分类和标注,为研究者提供了一个丰富的视觉资源库,适用于各类机器学习与模式识别的研究项目。 该数据集包含102种花卉的分类图片,共有8189张图片,适用于深度学习模型训练。
  • OpenCV
    优质
    本项目采用OpenCV库实现图像处理与特征提取,并结合机器学习算法对图像进行高效准确的分类。 基于OpenCV进行图像分类的工作可以完美运行。