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基于AlexNet的鲜花分类模型

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简介：
本研究采用改良版AlexNet架构，针对多种花卉图像进行训练，构建了高效的鲜花分类模型，提升了识别精度与速度。 使用tflearn的高层封装功能，用AlexNet对鲜花数据集进行训练。

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  • 基于AlexNet的鲜花分类模型
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    本研究采用改良版AlexNet架构，针对多种花卉图像进行训练，构建了高效的鲜花分类模型，提升了识别精度与速度。 使用tflearn的高层封装功能，用AlexNet对鲜花数据集进行训练。
     
  • 102类鲜花的数据分类
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    本数据集包含102种不同类型的鲜花图像，旨在促进花卉识别技术的研究与应用，适用于机器学习模型训练及测试。 我们小组在课程项目中使用了一个包含102个类别的鲜花数据集进行研究。每个类别有40到258张图像，并且这些图像是多样化的。 对于这个数据集，我们尝试了不同的方法并进行了比较分析（如表1所示）。基于比较结果，我们选择了较小的模型作为最终方案，并让它运行更长时间以优化性能。具体来说，在满足提前停止条件的情况下，我们将该模型训练了50个周期。如果在连续五个周期内验证准确性未提升超过0.0001，则会触发停止机制。 经过23轮迭代后，我们的训练过程结束：此时的训练准确率为100%，损失为9.8343e-04；而验证集上的表现则是53%的准确率和3.54的损失。平均测试准确性是47%，各类别的特定精度平均值则为44%，整体精确度评分为0.49。 此外，我们还展示了混淆矩阵以及每个类别的具体精度数值，并且进行了10折交叉验证来进一步确认模型的有效性。
     
  • 已分类的鲜花集合
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    本集合收录了各式各样的已分类鲜花图片和详细介绍，旨在为花卉爱好者提供一个欣赏与学习美丽花朵知识的平台。 配套代码可以在相关博客文章中找到。
     
  • 基于AlexNet架构的模型：AlexNet-ImageNet-CNTK
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    简介：本项目基于经典卷积神经网络AlexNet架构，在Microsoft CNTK框架下进行训练和优化，并应用于ImageNet大规模图像识别任务，旨在探索其在现代计算环境中的表现。 基于AlexNet的模型结构：AlexNet-ImageNet-CNTK。
     
  • 基于PyTorch-AlexNet的图像分类模型，可直接使用
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    本作品提供了一个基于PyTorch框架下的AlexNet神经网络模型，专门用于图像分类任务。用户无需额外配置，即可直接运行进行高效准确的图像识别与分类工作。 AlexNet_classification 使用 AlexNet 网络实现图像分类，方便直接使用。AlexNet 由 Alex Krizhevsky 在2012年提出，并在同年的 ILSVRC 比赛中夺冠，其 top5 预测错误率为 16.4%，远超其他参赛者的表现。该网络结构包括8层：5个卷积层和3个全连接层（其中每个卷积层后面跟随一个最大池化层）。整个模型包含约6亿3000万个链接、6000万个参数以及大约65万个神经元。 具体来说，输入图像尺寸为224*224*3。第一个卷积层使用11*11的大卷积核，并且步长为4，共有96个这样的卷积核；接着是局部响应归一化（LRN）层；然后是一个3*3的最大池化层，其步长为2。后续的几个卷积层则采用更小的5*5或3*3尺寸的卷积核，并且步长均为1以覆盖所有像素点；紧随这些较小卷积操作后的最大池化层依然是标准的3*3大小和2的步长设置。
     
  • 基于AlexNet的图像分类
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    本研究采用经典的卷积神经网络AlexNet模型进行图像分类任务，并探讨其在不同数据集上的性能表现及优化方法。 AlexNet算法实现的图像分类包括训练代码以及检测代码，数据集可在指定位置获取。
     
  • 102类鲜花分类数据集.zip
    优质
    《102类鲜花分类数据集》包含超过一万张高质量鲜花图片，涵盖从常见的玫瑰、向日葵到稀有的兰花等多个品种，旨在促进计算机视觉领域的图像识别与分类研究。 102种鲜花分类数据集.zip是进行花卉识别和AI模型训练的理想选择。
     
  • 基于MATLAB的AlexNet分类演示
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    本项目利用MATLAB实现经典的AlexNet神经网络模型，通过训练和测试数据集进行图像分类演示，展示深度学习在计算机视觉中的应用。 Matlab使用Alex网络分类的示例代码及测试数据。
     
  • Yolo鲜花分类数据库集
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    Yolo鲜花分类数据库集是一款专为鲜花图像识别设计的数据集合，包含了多种鲜花种类及其特征信息，旨在支持机器学习模型准确地进行鲜花类别识别与标注。 数据集包含14种类型的花朵图像，其中包括13618张训练图片和98张验证图片，总大小为202MB。该数据集能够识别以下花的种类：康乃馨、鸢尾花、风铃草、金英花、玫瑰、落新妇、郁金香、金盏花、蒲公英、金鸡菊、黑眼菊、睡莲、向日葵和雏菊。 此数据集可用于快速模型验证，性能评估以及小规模分类训练任务。 关于数据格式与结构： 该数据集分为训练集（train）和验证集（val）。这两个文件夹下按类别进行进一步划分，并且每个类别的图片都存放在同一个子文件夹中。所有图像的格式为JPG。此外，还包括一个名为classname.txt的文本段落件，用于列出各类标签对应的名称。