花卉识别：利用Mobilenet V2对102种花进行分类及迁移学习

简介：
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）。