概要
本文探讨了使用 VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet 等经典卷积神经网络模型，基于花分类数据集的训练和测试。评估使用不同评价指标对各模型进行性能评估，并探讨可能的改进方法以进一步提高识别模型的性能。
整体架构流程
训练流程包括使用80%的数据集进行模型训练，剩余20%的数据集用于测试模型性能。
技术名词解释
VGGNet: 由 Oxford VGG 组提出的深度卷积神经网络，以其简洁而有效的架构而闻名。GoogLeNet: Google 提出的具有稀疏连接和多个独立输出的深度神经网络。ResNet: 残差网络，通过引入残差模块解决了深层网络中的梯度消失问题。DenseNet: 密集连接网络，每一层都与前面所有层连接，促进特征重用和梯度流动。EfficientNet: 由 Google 提出的基于自动化网络缩放方法的高效卷积神经网络。技术细节
在 PyTorch 中实现这些模型，通过数据加载、模型训练和测试来比较它们在花分类任务上的表现。使用的评价指标包括准确率（accuracy）、精确度（precision）、召回率（recall）等，以全面评估模型性能。
代码实现与资源
代码文件说明 model.py: 包含了实现各种卷积神经网络模型的代码。train.py: 用于调用模型进行训练的主文件。predict.py: 提供了模型预测功能的主文件。class_indices.json: 包含了训练数据集类别与索引对应关系的 JSON 文件。 安装与使用安装依赖：
git clone https://github.com/AubreyFeng/Classification-of-flowers.git
cd Classification-of-flowers
pip3 install -r requestments.txt
数据集下载： 下载花分类数据集，默认使用的数据集下载地址为： 花分类数据集
预训练权重下载： 获取预训练权重文件，可以通过以下链接进行下载： 预训练权重文件
考虑到许多同学反映从GitHub下载相关资源的速度较慢，这些资源已迁移至CSDN平台，以提供更快捷的下载体验。现在，您可以直接访问CSDN，轻松获取所需的课程设计资料。
下载链接
训练与预测训练命令： 在进入项目目录后，修改数据集路径，然后运行以下命令开始训练：
python train.py
预测命令： 使用训练好的模型进行预测，运行以下命令：
python predict.py
小结
通过本文的研究和实验，我们发现不同的卷积神经网络模型在花分类任务上表现出不同的优势和劣势。未来，可以通过模型结构的改进、超参数调优或集成学习等方法，进一步提升模型的性能和泛化能力。
