基于pytorch塔建的CNN花朵识别分类任务 基于cnn的花卉识别
识别过程
1、第一步在网络上搜索与CNN卷积神经网络识别花卉的相关信息，这里你必定能找到相关的花卉数据集数据集，网上下的花卉数据集大概有3670张图片，分为菊花，郁金香，玫瑰，蒲公英，和向日葵
2、大致过程都一样，跟网上各位大牛的差不多（本人一名大二学生，刚接触不久，但也还算了解吧），导入数据，就是你下的哪些数据集
3、设置相关参数，n_epoch，banch_size什么的。训练模型后保存模型，然后拉出来训练了。
本文仅供参考，网上太多这个了，但是他们的测试结果我觉得并不真实，我自己亲身做过，参考过几篇不错的博主文章，文章后供给大家，以供参考。
网上大多的结果感觉都很勉强，实际测试的结果太让我失望了，但看了其他的博客，都很不真实，毕竟训练的花卉图片只有3000多张（3670张），根本不够，如果你会用Python爬虫的话，可以自己去网上爬取更多的花卉图片，感觉测试用的图片都是在网上爬取，我对爬虫不是很擅长，这里就不给各位介绍了。
最后注明一下，这篇文章大部分都是借鉴CSDN博客上的大牛的，如有侵权请及时指出，谢谢
过程都是经过我自己亲自实践过的，代码自己也该多参数，但结果是真的不准确，人工智障的那种，改过几次了，都还是不行，自己个人觉得主要与样本数量太少有关，毕竟手写数字识别的数据库（minist）都有6万张，这个样本数确实太少了。
还有什么要补充的呢？让我想想，你们自己做的时候别把那个文件路径搞错吧，我自己就搞错了，哈哈哈。
运行的环境的：
GPU处理器
Python 3.5
安装的是TensorFlow1.12.0
相关知识
colab cnn实现花卉图片分类识别
基于CNN的番茄叶片病虫害识别技术
基于CNN的花卉识别
pytorch 花朵的分类识别
基于深度学习和迁移学习的识花实践
基于CNN的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架，代码有详细中文注释，准确率在90%以上）
基于python编程的五种鲜花识别
开启智能农耕新时代：基于CNN的农作物病虫害图像识别模型
【机器学习】花卉识别01
基于卷积神经网络的农作物病虫害识别系统
网址: 基于pytorch塔建的CNN花朵识别分类任务 基于cnn的花卉识别 https://m.huajiangbk.com/newsview772582.html
| 上一篇: 教你识别郁金香——黑色郁金香 |
下一篇: 看过了郁金香，你了解多少？ |
