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【机器学习】花卉识别01

花匠小妙招
2024-11-12 18:09

...增强学习_机器学习识别月季花的种类属于什么类型

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2.无监督学习: 无监督学习与监督学习相比,训练集没有人为标注的结果(有些数据难以人工标注分类或标注分类成本太高)。无监督学习的典型学习算法是聚类(将相似的东西聚在一起,而不关心这一类是什么)。 3.半监督学习: 半监督学习是一种基于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量的未标...机器学习-花卉识别系统

子午的博客

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介绍机器学习，人工智能，模式识别课题项目，基于tensorflow机器学习库使用CNN算法通过对四种花卉数据集进行训练，得出训练模型。同时基于Django框架开发可视化系统，实现上传图片预测是否为玫瑰，蒲公英，郁金香，向日葵等花卉，并集成后台管理系统，可查看概率值，以及上传预测信息。技术栈机器学习库：tensorflow 算法：CNN WEB框架：Django 核心部分 # 进行batch的训练 try: # 执行MAX_STEP步的训练，一步一个batch for ste基于深度学习的花卉智能分类识别系统

Python极客之家

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本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用花卉数据集进行模型训练与验证，预测AUC达到 94.9%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，能够从大量的图像数据中自动学习和提取特征，从而实现高效、准确的分类。基于Python机器学习实现的花卉识别

毕业作品网站

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【代码】基于Python机器学习实现的花卉识别。基于TensorFlow框架，实现对图片分类、花朵识别

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基于TensorFlow框架，实现对图片分类，实现花朵识别，具有一定参考价值，学习资料分享，欢迎交流学习。tensorflow 五种花朵分类识别

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基于Tensorflow 框架编写的花朵识别程序，使用了tfrecord 数据读取格式，并且添加了图形可视化操作，可以在训练过程中观测测试集以及验证集的loss值的变化，以及accuracy的变化，并附上单幅图的识别图像识别—花卉识别数据集.zip

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图像识别—花卉识别数据集.zip 一共有5类花朵，每类大学500-600左右张照片，用花朵识别分类模型的训练与验证。有以下花朵：菊花、玫瑰、蒲公英、向日葵、郁金香等几类花朵.机器学习（图像识别）：花卉图片的数据集最新发布

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花卉图片的数据集是一个包含各种花卉图片的数据集。这个数据集通常用于计算机视觉任务，比如图像识别、分类和检测等。数据集中的图片可以帮助机器学习模型学习如何识别不同的花卉种类。基于Python搭建深度神经网络，实现花卉图像识别

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在本项目中，我们将深入探讨如何使用Python搭建深度神经网络，实现对花卉图像的识别。这一过程涵盖了机器学习中的多个...这不仅展示了Python在机器学习领域的强大功能，也体现了深度学习在图像识别任务中的高效性能。基于神经网络的花卉识别系统，可以识别10种花的类型：向日葵、月季、玫瑰、仙人掌、牡丹等

m0_71844237的博客

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基于神经网络的花卉识别系统，可以识别10种花的类型：向日葵、月季、玫瑰、仙人掌、牡丹等，精度可达95。系统可手动自主选择图片导入识别，识别结果可通过标签形式标注在图片上生成到本地，便于归档和实时验证。 ID:69100669916626002...机器如何识别花的种类

MayanDev

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惊蛰已过，一声春雷，大地开始解冻。条件允许的话，出去晒晒太阳，看看风景，赏赏花。也可以在央视直播云赏花，十多个机位展示了全国各地不同地区的美丽风景。形色看到好看的花，但是叫不上名字怎么办？这里推荐一下「形色」，一款小众的识花应用，带你遇见全世界的植物。通过拍照上传植物图片，应用 1 秒给出花名和比对图，更有花语诗词、植物趣闻等丰富内容，涨知识。客户端的功能更加丰富些，除了能够识别植...基于机器学习的花卉识别

jinxiqinghuan的博客

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一、思路二、进程三、参考 1.denny的学习专栏这位大佬的博客里有关于tensorflow的很多内容，并且有花卉识别项目的源代码和介绍，很有参考价值。为了内容丢失，已装在到博客里。 2.Plain and Simple Estimators 这个小视频https://zhuanlan.zhihu.com/p/30722498简单介绍了该项目，并简单讲解了代码，github...深度学习-tensorflow对花的品种进行分类

weixin_47567401的博客

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深度学习-tensorflow对花的品种进行分类这里会展示如何对花的图像进行分类。它使用keras创建一个图像分类器。顺序模型，并使用预处理.image_dataset_from_directory加载数据。主要的流程就是加载数据集。识别过拟合并应用技术来减轻它，包括数据扩充和Dropout。基本的机器学习流程: 检查和理解数据构建输入管道构建模型训练模型测试模型改进模型并重复此过程导入TensorFlow和其他库 import matplotlib.pyplot as plt impor机器学习五大分类简介：监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、增强学习

qq_41214997的博客

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机器学习五大分类： 1.监督学习：从给定的训练集中学习一个函数，当新数据到来时，可以根据这个函数来预测结果。监督学习的训练集要求有输入和输出，也称之为特征和目标。从输入数据提取数据特征，以达到输出特定目标的目的。训练集的目标是由人标注的，常见的监督学习算法包括回归和分类 2.无监督学习：无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果（有些数据难以人工标注分类或标注分类成本太高）。...毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类

Hai_Lang_IT的博客

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毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类：近年来，互联网技术快速发展，微博、小红书和微信等社交网络平台的兴起，使网络上充斥着各种人们用于记录生活的图片和视频。其中，图片作为重要的信息载体，成为人们沟通外界的主要方式。网络中的图片数量繁多、信息丰富，如何从海量图片中筛选需要的内容并运用于现实世界是人们关注的热点。随着网络技术的飞速发展，人们可以通过手机等设备方便地拍摄各类花卉图片，图片的采集成本日益下降，海量的图像数据为融合了统计学、数据科学和计算机科学的机器学习技术在花卉识别领域成为主流方法提供了支持花卉识别(tensorflow)热门推荐

Cheney ' blog

01-191万+

3花卉识别 3.1实验介绍 3.1.1实验背景深度学习为人工智能核心技术，本章主要围绕深度学习涉及的全连接神经网络、卷积神经网络和对抗神经网络而开设的实验。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信Python神经网络学习(三)--机器学习--西瓜书学习笔记

朱少强的博客

08-111307

前言最近跟老师学习西瓜书，正好和之前的学习路程重合，便结合在一起更新，也建议大家跟着看看机器学习的内容，根据我的理解（不一定对），学习路线应该是：机器学习->深度学习（包含神经网络）那么今天从西瓜书的绪论开始吧，我会尽量把我学到的以及书上难懂的讲清楚。一起加油！！我不会直接系统说大量的定义，而是在文章中慢慢渗透进去，慢慢理解。机器学习什么是机器学习？根据百度百科的定义：是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善机器学习算法--SVM分类鸢尾花数据集

OliverkingLi的博客

06-111万+

code:import numpy as np import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt def iris_type(s):# ...基于机器学习的花卉识别系统

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基于机器学习的花卉识别系统是一种应用计算机视觉和深度学习技术的解决方案，它能够自动识别不同种类的花卉。这类系统通常包含以下几个关键步骤： 1. 数据收集：首先，需要收集大量的花卉图片，包括各种角度、光照条件下的样本，这些数据是训练模型的基础。 2. 数据预处理：对图片进行标准化、裁剪、大小调整等操作，以便输入到机器学习模型中。 3. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，CNN特别适合图像数据，它能学习到花朵的纹理、颜色和形状等特征。 4. 模型训练：利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）训练分类器，比如支持向量机（SVM）、随机森林或深度神经网络（DNN），使模型能够区分不同花卉。 5. 模型评估：在验证集上测试模型的性能，调整超参数以优化精度和泛化能力。 6. 实际应用：部署训练好的模型，用户可以上传花卉照片，系统会返回预测的花卉种类和可能的相似度。