【植物识别】Python+深度学习+人工智能+CNN卷积神经网络+算法模型训练+TensorFlow

一、介绍

植物识别系统,使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的6中植物树叶('广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏')图片作为数据集,然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型,通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练,得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台,实现用户在网页上上传一张植物树叶图片识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yt0dsez3zk2dxs66

四、TensorFlow介绍

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google Brain Team开发,广泛用于计算机视觉、自然语言处理等领域。在图像识别方面,TensorFlow提供了强大的工具和API,使得构建和训练深度学习模型变得简单高效。

TensorFlow在图像识别的应用主要体现在能够通过训练深度神经网络模型来识别和分类图像中的对象。例如,使用MNIST数据集识别手写数字,或者使用CIFAR-10数据集识别多种物体类别。

以下是一段使用TensorFlow进行图像识别的简单示例代码:

python 复制代码
import tensorflow as tf

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 标准化数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

这段代码首先加载了MNIST手写数字数据集,然后构建了一个简单的神经网络模型,包括一个Flatten层、一个Dense层和一个Dropout层,最后是输出层。模型编译后,使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行训练,并在测试集上进行评估。

相关推荐
panpantt3211 分钟前
【参会邀请】第二届大数据与数据挖掘国际会议(BDDM 2024)邀您相聚江城!
大数据·人工智能·数据挖掘
lindsayshuo10 分钟前
jetson orin系列开发版安装cuda的gpu版本的opencv
人工智能·opencv
向阳逐梦10 分钟前
ROS机器视觉入门:从基础到人脸识别与目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
陈鋆36 分钟前
智慧城市初探与解决方案
人工智能·智慧城市
qdprobot36 分钟前
ESP32桌面天气摆件加文心一言AI大模型对话Mixly图形化编程STEAM创客教育
网络·人工智能·百度·文心一言·arduino
QQ395753323737 分钟前
金融量化交易模型的突破与前景分析
人工智能·金融
QQ395753323738 分钟前
金融量化交易:技术突破与模型优化
人工智能·金融
The_Ticker1 小时前
CFD平台如何接入实时行情源
java·大数据·数据库·人工智能·算法·区块链·软件工程
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 IBM watsonx.ai Slate 嵌入模型的支持
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
jwolf21 小时前
摸一下elasticsearch8的AI能力:语义搜索/vector向量搜索案例
人工智能·搜索引擎