首页 > 分享 > 基于深度学习和迁移学习的识花实践

基于深度学习和迁移学习的识花实践

花匠小妙招
2024-08-09 20:25

基于RenNet迁移学习的花卉识别_rnn的花卉识别

7-24

概要本文引入PyTorch框架的ResNet残差网络迁移学习来更加准确的识别102种花卉,首先获取花卉数据集:其中包含102类6552个花卉图像的训练集和102类812个花卉图像的验证集;接着对数据集进行预处理:将训练集和验证集中的不同大小,不同规格的花卉图像统一裁剪为224*224的尺寸规格,并对训练集的数据集进行数据增强;然后构建R... 毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类_人工智能植物识别课程设计-CSDN...

8-5

二、基于ResNeXt和迁移学习的花卉种类识别基于ResNeXt 和迁移学习的花卉种类识别模型 1、迁移学习使用迁移学习相比从头训练不仅训练速度更快,识别准确率也可得到较大提升。目前,迁移学习已在花卉识别问题上取得成功应用。迁移学习流程示意图如图所示: 2、分组卷积与 ResNeXt 卷积模块 (1)分组卷积 2012 年,获得 IL...基于深度学习YOLOv8YOLOv5的花卉识别鲜花识别检测分类系统设计最新发布

叶绿体不忘呼吸

06-011883

在花卉识别研究中，一个精心设计的数据集是训练精确AI模型的基石。我们创建了一个包含10513张花卉图片的数据集，旨在推动该领域的技术发展。该数据集分为训练集、验证集和测试集，分别为9131张、919张和463张，确保模型在多样化数据上的训练和独立数据上的验证。每张图片都经过了严格的预处理，包括方向校正、去除EXIF信息、统一分辨率调整至640x640像素，并应用自适应均衡化技术增强对比度，以突出花卉特征，优化模型学习效果。深度学习之----迁移学习

weixin_38208741的博客

05-03723

1.迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。... 迁移学习识花实践_基于迁移学习的植物识别系统设计

7-20

迁移学习便是受此启发,试图将模型从源任务上训练到的知识迁移到目标任务的应用上。举例说,源任务可以是识别图片中车辆,而目标任务可以是识别卡车,识别轿车,识别公交车等。合理的使用迁移学习可以避免针对每个目标任务单独训练模型,从而极大的节约了计算资源。 autopilot_car 此外,迁移学习并不是一种特定的机器学习模型... ...和迁移学习的识花实践_基于迁移学习的植物识别程序

7-19

下面的例子中将示范如何将一个图像识别的深度卷积网络,VGG,迁移到识别花朵类型的新任务上,在原先的任务中,VGG 只能识别花,但是迁移学习可以让模型不但能识别花,还能识别花的具体品种。 VGG 介绍 VGG 的两个版本分别是 16 层网络版和 19 层网络版。VGG 的输入数据格式是 224 * 224 * 3 的像素数据,经过一系列...基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码）

03-24

1、项目要求：基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作：数据集预处理操作：读取数据集数据构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据网络模型训练操作：迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501深度学习（十二）迁移学习

weixin_30731305的博客

01-20320

介绍 1.什么时候需要进行迁移学习　　目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同。然而这在现实世界中却时常不可行。例如我们我们要对一个任务进行分类，但是此任务中数据不充足（在迁移学习中也被称为目标域），然而却有大量的相关的训练数据（在迁移学习中也被称为源域），但是此训练数据与所需进行的分类任务中的测试数据特征分布不同（例如语音情感识别中，一种语言的语音数据充足，然而所需... 基于pytorch的花卉识别小程序_基于迁移学习的植物识别程序

7-23

基于pytorch的花卉识别小程序通过迁移学习,以VGG16为基础,对有5种类型的花卉数据进行训练,训练完后,保存模型参数,然后用Pyqt5简单实现了一个小程序。代码: predict.py(加载模型参数,对输入的图片进行预测,给出类别和概率) importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvision.modelsasmodelsimport... 深度学习花朵识别系统的设计与实现_花卉识别项目

8-3

深度学习花朵识别系统的设计与实现摘要:该项目是基于Keras的VGG16模型微调实现的深度学习花朵识别检测系统,使用Python语言中的cv2和numpy库对图像进行预处理,使用keras的ImageDataGenerator进行数据增强,采用Pyqt5实现功能的可视化,方便用户对图片进行检测。在实验过程中,发现当数据集较小,很难在一个新的网络结构上训练出...基于深度学习和迁移学习的识花实践-附件资源

03-05

基于深度学习和迁移学习的识花实践-附件资源基于深度学习的画风迁移.zip

03-28

总之，《基于深度学习的画风迁移》是一项结合了艺术与科技的创新实践，它展示了深度学习技术在创造性和视觉表达上的潜力。通过这个项目，学生们不仅能够掌握深度学习的基本原理，还能了解到如何将这些技术应用于实际... ...mobilenet_v2-花卉识别_基于迁移学习的花卉识别系统设计-CSDN...

7-30

本教程演示:如何将TensorFlow Hub与tf.keras结合使用。如何使用TensorFlow Hub进行图像分类,如何进行简单的迁移学习。 importmatplotlib.pylabaspltimporttensorflowastf 1 2 3 #!pip install -q tensorflow-hub#!pip install -q tensorflow-datasets#豆瓣的速度,谁用谁知道..#pip install tensorflow-hub -i https:... 基于CNN的花卉识别系统_cnn花卉识别

7-31

应用:在花卉识别系统中,CNN用于提取图像中的特征,帮助模型理解花卉的形状、颜色等信息。 2迁移学习: VGG、AlexNet和ResNet特点:这些模型在大规模图像分类任务上进行了预训练,因此可以通过迁移学习来加速在花卉识别任务上的训练。应用:将预训练模型的权重加载到花卉识别模型中,并对模型进行微调,以适应花卉数据集的特定...基于深度迁移学习的水质预测研究.zip

02-19

基于深度迁移学习的水质预测研究是利用先进的机器学习技术，特别是深度学习，来提升预测精度和效率的一种方法。这个项目实践将深度学习模型应用于水质预测，通过借用已训练好的模型（即迁移学习）在新的水质数据上...花卉识别程序+数据集

04-01

亲测可以直接运行，先运行CNN训练神经网络，再运行predict进行花卉预测。 pytorch--resnet 精准迁移学习花朵识别_pytorch用resnet50训练花分类...

6-28

2.我通过迁移学习使用 resnet 来定义深度学习的网络框架 2.1基于预训练网络模型来初始化我们的网络 2.2定义优化器 2.3训练模块 2.4全局微调 3.测试 3.1加载模型参数 3.2定义关于测试数据预处理的函数 3.3展示工作到目前为止,机器学习是从给定的大量花朵图片中识别花朵名称的唯一选择。这使得使用深度学习实现花识别任务...tf-5 Inception v3迁移学习花识别

qq_39239990的博客

01-25507

Inception v3迁移学习花识别源： Gibhub: https://github.com/tensorflow/models models/research/inception/inception/下 Github2: https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials 数据集：download.tensorflo基于迁移学习的花卉识别系统

m0_71146337的博客

02-191344

本研究采用了预训练的经典深度学习模型，包括ResNet、AlexNet和VGG，通过微调的方式在Oxford-102数据集和一个自制花卉数据集上进行训练，并对图像进行了多种数据增强操作，以提高模型的泛化能力，致力于实现花卉的高效分类。《人工智能导论》期末项目 - 基于CNN的花卉识别系统

weixin_73961973的博客

07-082736

该项目研究的问题是花卉识别，即利用计算机视觉和深度学习技术对花卉图像进行分类和识别。通过训练模型，使计算机能够自动识别花卉的种类，从而提供自动化的花卉识别解决方案。实际中，花卉识别具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：1. 植物学研究：花卉识别可用于植物学研究中的植物分类、物种鉴定和植物资源调查。科研人员可以利用花卉识别技术快速识别和记录野生植物，推动植物分类学和生态学的研究进展。2. 花卉行业：在花卉行业中，花卉识别可以用于自动化的花卉生产、销售和管理。深度学习-tensorflow对花的品种进行分类

weixin_47567401的博客

07-014074

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深度学习中的迁移学习介绍

网络资源是无限的

03-211万+

迁移学习(Transfer Learning)的概念早在20世纪80年代就有相关的研究，这期间的研究有的称为归纳研究(inductive transfer)、知识迁移(knowledge transfer)、终身学习(life-long learning)以及累积学习(incremental learning)等。直到2009年，香港科技大学杨强教授对迁移学习的研究进行了总结和归纳，迁移学习才开始有了较为完善的框架和基本概念。迁移学习的研究范围和研究领域非常广泛。推荐学习迁移学习一个非常好的资源：htt基于深度学习的花卉识别算法研究

lf15619259662的博客

09-032910

花卉数据集一共包含了4万7千多张花卉的图片，花卉分为24类。采用了目前主流的23种图片分类模型进行训练，比如VGG系列模型，resnet系列模型，mobilenet系列模型，inception系列模型。评估了多种分类模型在计算量和分类准确度上的优缺点。基于halcon—缺陷检测常用方法与示例总结热门推荐

NCUTer

05-262万+

摘要缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。传统算法检测缺陷：调试难度大，容易在检测不稳定情况下反复调参，且复杂缺陷误测多，兼容性差机器学...HALCON 21.11：深度学习笔记---网络和训练过程(4)

《好好先生》专栏

11-241663

HALCON 21.11：深度学习笔记---网络和训练过程(4) HALCON 21.11.0.0中，实现了深度学习方法。关于网络和训练过程如下：在深度学习中，任务是通过网络发送输入图像来执行的。整个网络的输出由许多预测组成。例如，对于一个分类任务，预测会得到每个类的置信度，表示图像显示该类实例的可能性有多大。具体的网络会有所不同，特别是从一种方法到另一种方法。一些方法，如对象检测，使用子网络生成特征图(参见下面和深度学习/对象检测, 实例分割中给出的解释)。在这里，我们将解释一个基本的卷积神经网深度学习第22讲：搭建一个基于keras的迁移学习花朵识别系统（附数据）

weixin_37737254的博客

08-111060

在上一讲中，笔者和大家探讨了迁移学习的基本原理，并利用 keras 基于 VGG16 预训练模型简单了在 mnist 数据集上做了演示。鉴于大家对于迁移学...