Advertisement

基于TensorFlow和CNN的四种类别花卉图像识别系统

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

简介：
本项目开发了一种基于TensorFlow框架和卷积神经网络(CNN)技术的花卉图像分类系统，能够准确区分四种不同类型的花卉。 使用TensorFlow和CNN进行图像识别，对四种花进行了分类。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于TensorFlow和CNN的四种类别花卉图像识别系统
    优质
    本项目开发了一种基于TensorFlow框架和卷积神经网络(CNN)技术的花卉图像分类系统，能够准确区分四种不同类型的花卉。 使用TensorFlow和CNN进行图像识别，对四种花进行了分类。
     
  • 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。
     
  • TensorFlow五种花卉分类识别
    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。
     
  • TensorFlow识别花卉
    优质
    本项目利用TensorFlow框架构建了一个花卉分类模型，通过训练神经网络来准确识别不同种类的花卉图片。 TensorFlow识别案例是入门学习的好例子之一，它能够用来识别花朵。
     
  • 利用CNN算法进行四种花卉识别
    优质
    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。
     
  • 【Python】基于TensorFlow框架的CNN神经网络花卉识别系统
    优质
    本项目采用Python语言及TensorFlow框架构建了一个用于花卉图像分类的卷积神经网络（CNN）系统。通过训练模型以实现高效准确地识别多种花卉类型，展示深度学习在视觉识别任务中的强大能力。 本段落的CNN神经网络模型参考了网上多位相关领域的专家博客，并在此基础上进行了调整。同时，使用Python的Flask框架构建了一个Web页面以实现可视化展示。首先，在数据集方面，我们通过编写一个简单的网络爬虫来获取图片，该爬虫针对百度图片接口进行操作。
     
  • 利用TensorFlow和卷积神经网络识别花卉图像
    优质
    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络技术，构建了一个高效的花卉图像识别模型，旨在实现对不同种类花卉的自动分类与识别。 基于TensorFlow（卷积神经网络）识别花卉图片数据文件在ModelJS文件夹里，并且已经添加了两个批处理文件，需要先运行代码再依次打开。
     
  • 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。