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 2024-11-19 10:47:47 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检测与识别系统
最新发布
YOLO
03-22 761
花卉的检测与识别是计算机视觉领域中的一个挑战性问题，主要因花卉种类繁多、形态各异以及生长环境的复杂性。而深度学习，特别是YOLO目标检测模型，因其端到端的学习能力、较强的鲁棒性以及实时性，已成为解决花卉检测与识别任务的首选方法。本项目的目标是设计并实现一个基于YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8的花卉检测与识别系统，该系统能够实时检测图像中的花卉种类，并且提供一个友好的用户界面，以展示检测结果。数据集的准备是深度学习项目中的关键步骤，数据的质量直接影响到模型的训练效果。
HOG_SVM:使用HOG+SVM进行图像分类
05-11
HOG+SVM 使用说明： 上面的hog_svm.py是用于训练的，通过提取图片的hog特征，然后通过SVM进行训练得到model，最后通过model进行预测,将结果写入result.txt文件之中。 代码不难，大家根据需要自己改改。 不要将hog的参数设置的太复杂。不然提取的特征会非常大，然后训练的时候会占满内存，导致机器死机。
深度学习源码小项目汇总-代码全
分享知识
06-18 858
DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。目标检测包括yolov3、yolov4、yolov5、yolox、faster rcnn、SDD等。
深度学习中的代码资源库------图像处理篇
jaccen的专栏
08-23 6949
1、 图像生成 1.1 绘画风格到图片的转换：Neural Style 1.2 图像类比转换：image-analogies 1.3 根据涂鸦生成图片：Neural Doodle 1.4 匹根据涂鸦类比图片：Sketchy 1.5 根据图片生成铅笔画：Pencil 1.6 手写文字模拟：rnnlib 1.7 转换风景图片：Transient Attributes for High-L
HOG+SVM图像分类算法
07-24
基于HOG+SVM的图像分类算法，训练集和测试集根据自己的需要自行创立
hog+SVM图片分类实例
08-03
本代码是hog+svm分类实例，对于新手入门图像处理是个很好的实例，要运行本代码，需在代码同一级目录下建pos和neg文件夹，还有网上找几张图片，就可以运行了。还有更改一下路径就可以了。
081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本
BNBVCFGFG的博客
04-14 1213
在02中可以选择的模型有10多种可以对比，包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、R。056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score')
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
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cxmscb的博客
05-01 22万+
一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15 = 11760 多个；若输入的
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深度学习源代码，hinton论文附带源代码，包括图像编码和解码两部分。通过训练深层网络降维高位图片数据，并比较复原误差。主要利用级联Boltzmann估计多层网络初始参数，使得多层神经网络可以被很好的训练并得到理想结果。
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《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本，并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。
hog_svm图像分类(python代码）+图片
01-05
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02-21
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本文是模式识别图像分类作业（文末附有代码），主要使用 HOG 来提取特征并通过 SVM 来处理分类，在 MNIST 上效果较好，精度达到 94%，而 CIFAR10 上只有 13% 左右的精度（考虑使用原始 SVM，可达到 50% 左右的精度）。
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基于深度学习的花卉识别分类程序
12-27
### 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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