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树叶识别系统。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树叶图片识别其名称。
二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 代码 and 介绍
视频代码介绍yuque.com/ziwu/yygu3z/yt0dsez3zk2dxs66
四、卷积神经网络介绍
卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN是一种专门用来处理具有类似网格结构数据的神经网络如图像2D网格的像素点或声音信号1D网格的音频振幅。 卷积神经网络的特点
局部感受野CNN通过使用小的、局部的滤波器称为卷积核来扫描输入数据从而捕捉局部的特征如边缘、纹理等。权重共享同一个卷积核在整个输入数据上滑动共享参数这大大减少了模型的参数数量。多层卷积层通过堆叠多个卷积层CNN可以学习到从简单到复杂的特征。池化层用于降维和减少计算量同时增强了特征的不变性。全连接层在卷积层和池化层提取特征后使用全连接层进行最终的分类。
使用TensorFlow搭建一个简单的卷积神经网络 首先假设我们要对CIFAR-10数据集进行分类。这是一个包含10个类别的60,000张32x32彩色图像的数据集。 以下是一个简单的CNN模型实例
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets# 1. 数据加载和预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) datasets.cifar10.load_data()# 将像素值缩放到0到1之间
train_images, test_images train_images / 255.0, test_images / 255.0# 2. 模型构建
model models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activationrelu))
model.add(layers.Dense(10))# 3. 编译模型
model.compile(optimizeradam,losstf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[accuracy])# 4. 训练模型
history model.fit(train_images, train_labels, epochs10, validation_data(test_images, test_labels))# 5. 评估模型
test_loss, test_acc model.evaluate(test_images, test_labels, verbose2)
print(\nTest accuracy:, test_acc)这个模型非常简单只包含3个卷积层、2个最大池化层和2个全连接层。您可以根据需要调整网络结构和参数。
