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深度学习在花卉数据集上的分类与识别及训练代码

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简介：
本项目聚焦于运用深度学习技术对花卉图像进行高效准确的分类和识别，包括模型构建、训练优化及开源代码分享。 本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47,770张图片，分为24类，每一类包含了大约2500张图片，图片尺寸为224x224。分类训练代码用于训练花卉识别模型，并内置了多种主流的图像分类模型，例如VGG系列、ResNet系列、Inception系列和MobileNet系列等。

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  • 深度学习在花卉数据集上的分类与识别及训练代码
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    本项目聚焦于运用深度学习技术对花卉图像进行高效准确的分类和识别，包括模型构建、训练优化及开源代码分享。 本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47,770张图片，分为24类，每一类包含了大约2500张图片，图片尺寸为224x224。分类训练代码用于训练花卉识别模型，并内置了多种主流的图像分类模型，例如VGG系列、ResNet系列、Inception系列和MobileNet系列等。
     
  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
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    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（02）
    优质
    本数据集包含各类花卉图片及对应标签，旨在辅助开发人员训练机器学习模型进行花卉图像分类。附带的训练源码有助于用户快速上手使用该数据集。 花卉数据集（02）包含了一份花卉图像集合及相应的训练源代码。这批数据集中共有16种不同的花卉种类，总计约32,000张图片，每一种大约有2,000张分辨率为224x224的彩色图。具体包括千屈菜、射干、旋覆花、曼陀罗、桔梗、棣棠、狗尾草、狼尾草、石竹、秋英、粉黛乱子草、红花酢浆草、芒草、蒲苇、马鞭草和黄金菊等花卉。 训练源代码基于TensorFlow架构，使用Python编写。此代码集成了23种主流的图像分类模型，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行数据集的训练工作。需要注意的是，这是第一批花卉数据集；每一批次的数据集中包含的具体花卉种类会有所不同。如果需要更多批次的花卉数据集，请根据具体需求下载相应的版本。
     
  • 花卉识别数据集与训练源码-花卉图片集（01）
    优质
    本资料包含精心挑选和标注的花卉图片集，旨在辅助开发高效的花卉识别模型。此外，还提供了用于训练模型的相关源代码，便于学习和研究使用。 花卉数据集（01）包含了一份花卉数据集及相应的训练源码。该批数据集中共有16种不同的花卉，总计32,000张图片，每类花卉约有2000张分辨率为224x224的彩色图像。具体包括以下种类：一年蓬、三叶草、三角梅、两色金鸡菊、全叶马兰、全缘金光菊、剑叶金鸡菊、婆婆纳、油菜花、滨菊、石龙芮、绣球小冠花、蒲公英、蓝蓟、诸葛菜和鬼针草。训练源码采用基于PyTorch架构的Python代码编写，集合了23种主流图片分类模型，用户在进行数据集训练时可根据需求选择合适的模型使用。此为第一批花卉数据集，后续每一批次将包含不同种类的花卉，请根据需要下载更多批次的数据集。
     
  • 花卉102分类识别代码学习
    优质
    本课程为初学者设计，涵盖102种常见花卉的分类与识别技巧，通过独特的编码记忆法帮助学员轻松掌握各类花卉的特点及名称。 我们有一个基于InceptionV2的迁移模型项目，包括数据集、txt文件以及训练代码和测试代码。在测试代码里使用了pyqt5编写了一个简单的界面，并且已经将准确率提升到了90%左右。这个项目提供给大家学习使用。
     
  • 花卉识别程序及10种花卉的测试与训练集
    优质
    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。
     
  • 花卉数据集 -- 适用于深度学习分类 project的flower_photos.zip
    优质
    简介：该文件flower_photos.zip包含了一个用于深度学习项目中的花卉图像数据集，非常适合进行图像分类模型训练和测试。 花朵数据集可用于深度学习分类项目的实例演示。可以使用Halcon的深度学习模块或Pytorch的分类框架进行训练。
     
  • 用于模型训练的花卉分类数据集
    优质
    本数据集包含数千张各类花卉图片，旨在为机器学习和深度学习算法提供训练素材，助力开发精确的图像识别与分类系统。 花卉分类数据集包含多种不同类型的花卉图像及其标签，用于训练机器学习模型识别和分类不同的花种。该数据集包含了丰富的特征描述，并且适用于各种计算机视觉任务的研究与开发工作。
     
  • 五类花卉识别的数据集
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    本数据集包含多种五类常见花卉的照片，旨在为机器学习和计算机视觉研究提供训练与测试资源，助力花卉图像分类技术的发展。 网上的一个包含4000多张图片的五分类花卉数据集中有很多不满意的照片，甚至玫瑰组里全是月季。我手动去除了不满意的图片，并留下了2671张照片，包括了数据集txt文件，现在提供给大家使用。
     
  • 基于ResNet的102种花卉识别深度学习代码
    优质
    本项目采用ResNet架构开发了一套针对102种花卉图像进行分类和识别的深度学习模型及配套代码。 ResNet 识别102种花的深度学习代码对于初学者来说是一个很好的指导资源，可以帮助他们了解深度学习和RESNET网络的基本概念和技术。