156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介

最新推荐文章于 2025-03-22 11:14:54 发布
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#深度学习 #小程序 #人工智能 #机器学习 #cnn #神经网络

代码下载和视频演示地址：

156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介_哔哩哔哩_bilibili

本期给大家介绍的是156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介。效果图如下：

代码分为了算法部分和小程序部分

算法部分包含花卉数据集和3个py文件

01. py将数据集划分训练集和验证集，02.py训练数据集，03.py生成url与小程序交互。

最后在微信开发者工具上的展示效果如下：

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基于深度学习的花卉识别分类程序
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### 使用深度学习实现花卉识别分类系统的概述 #### 技术选型 为了构建高效的花卉识别系统，可以选择YOLOv8或YOLOv5作为目标检测框架[^1]。这些模型在实时性和准确性方面表现出色，适用于快速开发和部署。 对于图形用户界面(GUI)，可以采用PySide6来创建直观的操作环境。这使得应用程序不仅功能强大而且易于使用。 数据库管理则推荐使用SQLite，它轻量级且无需额外配置即可运行良好。 #### 数据准备 根据已有研究，一个典型的花卉数据集应包含约96,000张图像，覆盖48种类别的花朵，每幅图像是224×224像素大小并有三个颜色通道(RGB)[^2]。该数据集中大约90%用于训练而剩下的10%留作验证性能之用。 #### 模型选择与优化 研究表明，在多个候选网络结构中，SqueezeNet系列(MobileNet V1/V2)因其较小的参数规模以及较高的预测精度成为理想的选择之一；此外还有其他多种可能适用的架构如AlexNet、DenseNet等也值得考虑[^3]。 #### 示例代码片段 下面给出一段简单的Python脚本示范如何加载预训练好的MobileNetV2模型来进行单张图片的推断： ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def predict_flower(image_path): model = models.mobilenet_v2(pretrained=True).eval() preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) img = Image.open(image_path) input_tensor = preprocess(img) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(input_batch) probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0) top_prob, class_idx = torch.topk(probabilities, 1) return f'Predicted flower type is {class_idx.item()}' print(predict_flower('path_to_your_image.jpg')) ``` 此段代码展示了利用torchvision库内的`models`模块获取已预先训练完成的标准版本MobileNetV2实例，并对其进行评估模式切换(`model.eval()`)以确保推理过程中不会应用随机失活(dropout)或其他仅限于训练阶段的技术。接着定义了一系列必要的前处理步骤，包括调整尺寸、裁剪中心区域至固定形状、转换成张量形式以及标准化数值范围。最后执行实际的前向传播过程获得最终的结果输出。
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