基于深度学习的植物生长阶段分类-VGG模型-无数据集图像-附逐行注释及说明文档.zip

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简介：
本资源提供了一个利用VGG模型进行植物生长阶段自动分类的深度学习项目。尽管没有特定的数据集，依然包含详细的代码和逐行注释，以及对整个项目的完整说明文档，非常适合于学术研究与个人学习。本代码基于Python与PyTorch环境开发。下载后，请根据requirement.txt文件中的提示安装所需的依赖包。如果您对如何在电脑上设置这些软件感到困惑，可以通过搜索引擎找到许多关于如何安装Python、Anaconda以及Pytorch的教程来帮助您完成这一过程。推荐使用Anaconda，并在其内安装Python 3.7或3.8版本；同时建议选择1.7.1或1.8.1版本的PyTorch。本项目总共包含三个.py文件，结构非常简洁明了。代码中每一行都配有中文注释，即使是编程新手也能轻松理解每一步的作用和目的。关于数据集部分：此代码未附带任何图片样本。下载后，请自行搜集相关图像，并按照类别分类放入相应的子目录下。每个类别的名称可以自由设定，您可以在当前文件夹内创建新的文件夹以添加更多的分类类型。在每个指定的分组中应放置一张提示图来指示如何正确存放其他图片。当所有需要训练的数据都整理好后，您可以运行01生成txt.py脚本来准备数据集。这一步骤会帮助你将搜集到的所有图像信息整合成一个文本段落件用于后续模型训练使用。

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基于深度学习的植物生长阶段分类-VGG模型-无数据集图像-附逐行注释及说明文档.zip

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本资源提供了一个利用VGG模型进行植物生长阶段自动分类的深度学习项目。尽管没有特定的数据集，依然包含详细的代码和逐行注释，以及对整个项目的完整说明文档，非常适合于学术研究与个人学习。本代码基于Python与PyTorch环境开发。下载后，请根据requirement.txt文件中的提示安装所需的依赖包。如果您对如何在电脑上设置这些软件感到困惑，可以通过搜索引擎找到许多关于如何安装Python、Anaconda以及Pytorch的教程来帮助您完成这一过程。推荐使用Anaconda，并在其内安装Python 3.7或3.8版本；同时建议选择1.7.1或1.8.1版本的PyTorch。本项目总共包含三个.py文件，结构非常简洁明了。代码中每一行都配有中文注释，即使是编程新手也能轻松理解每一步的作用和目的。关于数据集部分：此代码未附带任何图片样本。下载后，请自行搜集相关图像，并按照类别分类放入相应的子目录下。每个类别的名称可以自由设定，您可以在当前文件夹内创建新的文件夹以添加更多的分类类型。在每个指定的分组中应放置一张提示图来指示如何正确存放其他图片。当所有需要训练的数据都整理好后，您可以运行01生成txt.py脚本来准备数据集。这一步骤会帮助你将搜集到的所有图像信息整合成一个文本段落件用于后续模型训练使用。

ShuffleNet模型——利用深度学习进行宠物年龄识别（无数据集图片，附逐行注释及说明文档）.zip

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本资源提供了一种基于ShuffleNet模型的深度学习方法，用于识别宠物的年龄。包含详细代码、逐行注释和说明文档，帮助用户快速理解和应用该技术。本代码基于Python PyTorch环境编写。下载后，请根据`requirement.txt`文件安装所需依赖。整个项目包含3个简单的Py文件，并且不包括数据集图片。用户需要自行搜集并整理图片至相应的文件夹中，每个文件夹内含一张提示图以指示放置位置。完成图像收集后，可以直接运行代码进行训练。 - 运行01生成txt.py脚本会将数据集中所有图片的路径及其标签信息转换为txt格式，并划分出训练集和验证集； - 接下来执行02CNN训练数据集.py文件，该程序能够自动读取上述生成的txt文本内容并进行模型训练。代码设计灵活，即使增加新的分类类别也不需要手动修改。在训练过程中会显示进度条以及每个epoch后的准确率与损失值，并且会在结束后保存日志记录各个epoch的表现情况。最终得到的最佳模型将以model.ckpt命名存储于本地文件系统中。 - 最后通过运行03pyqt界面.py脚本，可以使用训练好的CNN模型进行图片识别。

基于深度学习的七阶段小麦生长预测模型

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本研究提出了一种基于深度学习技术的七阶段小麦生长预测模型，旨在提高农业生产效率和作物管理精度。该模型通过对大量历史气象数据与小麦生长周期的数据分析，实现对未来生长阶段的精确预测，为农民提供科学种植依据。发芽期：小麦种子吸收水分并开始生长，种子外壳裂开，幼芽开始伸展。出苗期：幼苗从土壤中完全出土，开始展开叶片，并形成初根。三叶齐生期：幼苗生长到拥有三片叶子的阶段。在这个阶段，小麦植株开始形成茎和根系，并进行光合作用。拔节期：小麦植株的茎基部开始分裂，产生多个分蘖，形成新的茎和叶片。这个阶段是小麦分蘖生长的主要时期。拔节早期：小麦植株的主茎开始伸长，产生更多的分蘖。这个阶段是小麦茎的伸长和加粗的关键时期。拔节后期：主茎继续伸长，并且分蘖数量达到最大。这个阶段小麦植株的生长速度开始减缓。抽穗期：小麦植株茎顶部形成穗，开始开花授粉。这是小麦生长过程中的最后一个主要阶段，也是关键节点。

基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类（含H5模型、源代码及文档）.zip

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本资源提供基于CNN深度学习的地物分类方法，适用于Landsat卫星影像。内含预训练H5模型、完整Python源代码及相关文档说明。该资源为个人大四毕业设计项目《基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类》，包括h5模型、源代码及文档说明。该项目经过导师指导并获得高分通过，评审分数达到98分。此项目主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设研究或实战练习，并且也可作为课程设计和期末大作业使用。

基于深度学习（六种算法）与传统机器学习的Flavia叶片数据集识别分类Python代码（附详细说明及注释）.zip

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该资源包含使用六种深度学习算法和传统机器学习方法对FLAVIA叶片数据集进行分类识别的完整Python代码，附有详尽的文档与代码注释。基于深度学习（包括AlexNet、GoogLeNet、HRnet、Resnet18、Selfnet以及VGG11六种算法）与传统机器学习方法实现Flavia叶片数据集的识别分类，提供详细的Python源码及使用指南。 **项目介绍** 本项目旨在对比分析不同深度学习模型和传统机器学习技术在叶片图像分类任务中的表现。具体包括从特征提取、预处理到最终模型训练等全过程，并详细记录每一步骤的操作方法与注意事项。 ### 1. Leaf_data_acquisition.py #### 1.1 特征提取及保存该脚本负责对原始Flavia叶片数据集进行一系列图像预处理操作，以生成可用于后续分类任务的特征向量。这些特征包括但不限于颜色直方图、边缘检测结果等，并最终将所有信息汇总为CSV文件格式输出。 #### 1.2 图像预处理 - `histogram(image)`函数：计算输入图片红绿蓝三通道像素值分布情况。 - `binarization(imgray)`函数：采用不同大小的卷积核对灰度图像进行平均滤波及二值化操作，以增强特征表达能力。 - `margin_detection(imgbi)`函数：利用拉普拉斯算子提取并检测边缘信息。 #### 1.3 特征抽取 - `feature5_extraction(imgray, thresh_5x5, thresh_3x3, thresh_2x2)`: 提取最小外接圆直径、矩形边长以及不同卷积核下叶片面积和周长等五种几何特征。 - `feature12_extraction(thresh, feature)`：基于上述几何特性，进一步计算出平滑因子、纵横比等多种形态学参数。 #### 1.4 数据降维 `data_PCA(img_data)`: 利用主成分分析法将复杂的多维度数据集压缩至更易于处理的低阶空间中（如从十二个特征降至五个）。 ### 2. Leaf_classification_ML.py 此文件主要关注于使用传统机器学习算法对叶片图像进行分类。通过训练得到多个模型，并评估其性能表现，为研究者提供有价值的参考信息和实验依据。 #### 2.1 数据预处理 - `encode(train, test)`：执行必要的数据编码及其它准备工作，确保输入格式符合后续步骤要求。 - `deta_acquisition()` ：从原始训练集中按一定比例随机划分出用于模型验证的测试集。 #### 2.3 分类器实现 `ML_classifier(X_train, X_test, y_train, y_test)`：利用多种机器学习方法（如支持向量机、决策树等）对叶片样本进行分类，并输出各项评价指标，以直观展示不同算法间的差异性及适用场景。

基于深度学习的花朵图像分类数据集分析

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本研究深入探讨了利用深度学习技术对花朵图像进行自动分类的方法，并详细分析了相关的数据集特性与模型性能。通过优化算法和特征提取，显著提升了分类准确率。包括四类花朵：daisy、dandelion、roses、sunflowers。使用步骤如下： 1. 在data_set文件夹下创建新文件夹flower_data 2. 下载花分类数据集并解压至上述链接中提供的位置。 3. 解压下载的数据集到flower_data文件夹下 4. 执行split_data.py脚本，自动将数据集划分成训练集train和验证集val 生成的目录结构如下： ``` ├── flower_data │ ├── flower_photos（解压的数据集文件夹，包含3670个样本） │ ├── train（生成的训练集，共3306个样本） │ └── val（生成的验证集，共364个样本） ```

基于深度学习的图像与语音多模态深度伪造检测源码及说明文档.zip

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本资源提供了一种基于深度学习技术的图像和语音多模态深度伪造检测方法的源代码及详细说明文档。【项目简介】该项目旨在开发一个用于检测深度伪造内容的程序，并涵盖图像与语音两种模态的深度伪造识别功能。项目提供了现成的深度学习模型以及参考数据集，以支持用户进行训练及测试。此项目的目的是帮助使用者有效辨识并防止由深度伪造技术引发的各种问题，如网络诈骗和隐私侵犯等。主要功能点： - 提供图像与语音的深度伪造检测能力。 - 整理了多个公开的数据集用于模型训练的支持。 - 提供现成的深度学习模型及相关的测试代码以帮助用户进行快速上手使用。 - 介绍了深度伪造技术的发展背景及其检测的重要意义。技术栈包括： - Python编程语言 - 深度学习框架中的各类模型，如BERT、CNN等 - 数据预处理和管理

基于深度学习的玉米叶片健康状况图像分类模型（附Python代码、数据及模型）

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本项目开发了一种利用深度学习技术对玉米叶片健康状况进行自动分类的图像识别模型，并提供了完整的Python代码、训练数据和预训练模型。该项目是一个基于深度学习的图像分类器，目标是准确识别并分类玉米叶子的健康状况。数据集包含四种病害类别：病斑（blight）、锈病（common rust）、灰斑病（gray leaf spot）以及健康状态（healthy）。通过预处理和增强数据集，并利用ResNet模型进行特征提取与分类，实现了对不同疾病下的玉米叶片图像的自动识别。在训练过程中采用了交叉验证来防止过拟合现象的发生。同时应用了批量归一化及随机失活等优化技术以提高模型泛化的性能以及准确性。最终通过评估和测试证明该系统具有较高的精度和可靠性，在农业生产中能够发挥重要作用。

图像情感分类的深度学习数据集

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