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基于CNN

花匠小妙招
2024-12-22 03:59

引言

该项目专注于使用卷积神经网络（CNN）来识别和分类不同种类的花卉。主要目标是创建一个强大而准确的模型，能够区分各种不同类型的花卉，这对农业和市场营销具有重要意义。该存储库包含了花卉识别项目的代码和文档。

本博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。

摘要

人工智能正在快速发展，为各个行业开辟了新的可能性。卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现出了高效性。本项目将CNN应用于花卉识别，展示其在农业和市场营销中的潜力。

使用CNN检测花卉对于推动农业实践和改善市场营销策略至关重要。基于CNN的花卉检测可以优化作物监测、有针对性的除草控制和收获调度，减少人工劳动，提高效率。

数据集所使用的数据集包含4242张五种花卉类型的图像：郁金香、雏菊、蒲公英、玫瑰和向日葵。数据来源于Kaggle，并包含多样化的图像，以确保模型训练的稳健性。

数据准备 加载数据集：将图像和标签加载并整理到一个 Pandas DataFrame 中。数据增强：应用随机旋转、移位、错切、缩放和水平翻转等技术。数据集划分：使用分层方法将数据集划分为训练集和验证集。探索性数据分析

EDA（探索性数据分析）涉及分析类别分布和样本图像，以了解数据集的平衡性和多样性。使用视觉检查和饼图确保全面理解。

模型创建 数据准备：将数据集分为训练集和测试集，并对训练数据应用数据增强。模型编译：使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数对 MobileNetV2 模型进行微调和编译。训练过程：使用批量大小为 32，在 30 个 epoch 上训练模型，并使用早期停止机制防止过拟合。评估：生成准确率、损失、混淆矩阵和分类报告等指标。预测

预测阶段评估模型在分类新图像时的效果。提供分类结果和处理阶段的可视化，展示模型的性能。