Advertisement

基于CNN的ResNet18模型在花卉分类中的应用

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

简介：
本研究利用改进的ResNet18模型结合卷积神经网络（CNN），有效提升了花卉图像分类精度，在多个数据集上取得了优异的结果。 采用CNN神经网络中的经典resnet18模型对Flowers数据集进行分类。运用了图像增广技术与微调技术，在5轮训练后正确率超过了90%，在经过15轮训练后，精度可以达到97%。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CNN的ResNet18模型在花卉分类中的应用
    优质
    本研究利用改进的ResNet18模型结合卷积神经网络（CNN），有效提升了花卉图像分类精度，在多个数据集上取得了优异的结果。 采用CNN神经网络中的经典resnet18模型对Flowers数据集进行分类。运用了图像增广技术与微调技术，在5轮训练后正确率超过了90%，在经过15轮训练后，精度可以达到97%。
     
  • 基于TensorFlow和CNN网络的花卉分类识别
    优质
    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络(CNN)技术，旨在实现高效精准的花卉图像自动分类与识别功能。 花卉图像识别项目基于TensorFlow开发，现有的CNN网络能够识别四种花的种类。该项目适合初学者了解使用TensorFlow进行完整图像识别过程的大致流程。项目内容包括数据集处理、从硬盘读取数据、定义CNN网络结构、训练模型以及实现一个GUI界面用于应用训练好的网络。
     
  • 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。
     
  • 基于Python和ResNet18的花卉识别系统（含UI）
    优质
    本项目开发了一套基于Python编程语言及ResNet18深度学习模型的花卉智能识别系统，并集成用户友好的图形界面。 花卉识别系统采用Python语言开发，并使用了ResNet18模型作为其核心算法部分。该系统还配备了一个用户界面（UI），以便于用户操作和查看结果。
     
  • 基于Swin-Transformer的迁移学习在花卉数据集上的分类应用
    优质
    本研究采用Swin-Transformer模型，并运用迁移学习技术，在花卉图像数据集中实现了高效的分类应用，提升了分类准确率。 内容概要：基于迁移学习的Swin-Transformer 对花数据集进行分类网络的设计与实现。使用自定义的数据集非常简单，只需按照README文件中的指示摆放好相关文件即可自动训练模型，无需更改train和predict脚本的参数设置。代码能够根据图像数量自动计算分类类别数，并会加载ImageNet 22k预训练权重以提升初始性能。 在训练过程中，网络会在训练集与测试集上分别计算损失值及准确率等指标，并记录loss和accuracy曲线。完成训练后，模型将使用最优的权重文件来评估包括混淆矩阵、精确度和召回率在内的各种性能指标。 本项目适合有深度学习背景的专业人士进行任务定制化设置（如调整超参数），同时也非常适合初学者直接配置环境并运行train及predict脚本来快速上手。通过该项目的学习，读者可以掌握Swin-Transformer网络架构的构建方法、全流程的深度学习训练步骤以及如何计算混淆矩阵、loss和recall等重要指标。 推荐阅读建议：此资源基于Pytorch框架搭建，并采用简洁明了的代码风格与清晰的文件夹结构方便用户理解。除了用于快速扩展到其他数据集外，本项目还支持根据特定需求修改现有代码或重写部分功能模块以满足不同研究需要。
     
  • 基于PyTorch的花卉图像分类器
    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。
     
  • 图像识别在垃圾分类与花卉识别中的应用.zip
    优质
    本项目探讨了图像识别技术在日常生活中的实际应用，重点集中在垃圾分类和花卉识别两个方面。通过深度学习算法，我们成功提高了分类准确率，并为环保及园艺爱好者提供了便利。 这段文字描述的是使用Python编写的深度学习代码，主要用于垃圾分类、花卉识别和图像识别等领域。
     
  • LSTM-CNN模型在HAR中的应用：用于人类活动识别
    优质
    本研究提出了一种结合LSTM和CNN优势的混合模型，专门应用于人体活动识别（HAR），显著提升了识别精度与效率。 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型的第一个可穿戴数据集包含了30位受试者的记录，在进行日常生活（ADL）活动中佩戴腰部安装式智能手机的同时被采集下来。每位参与者都在腰间携带了一部三星Galaxy S II手机，并进行了六项特定任务，从设备中的嵌入式加速度计和陀螺仪以50Hz的固定频率捕获了3轴线性加速度及3轴角速度的数据。 标签是通过视频记录下来的，传感器信号经过噪声滤波器预处理后，在2.56秒的时间窗口（128个读数/窗口）以及50%重叠的情况下进行采样。从每个时间窗中计算了时域和频域的变量，从而生成了一个包含561个特征向量的数据集。 另一个可穿戴数据集则记录了十名志愿者在执行十二项常见活动期间的身体运动及生命体征信息。放置于胸部、右手腕以及左脚踝上的传感器分别测量身体不同部位所经历的加速度、角速率和磁场方向，而置于胸部位置的传感器还提供了心电图（ECG）的数据记录功能。