搭建深度学习模型ResNet进行鲜花图像识别

最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
阅读量178 收藏
点赞数
文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KdpdCode/article/details/133221921
版权
本文介绍了如何利用深度学习模型ResNet进行鲜花图像识别。通过搭建模型，使用Keras和预训练的ResNet50，结合Oxford 102花朵数据集进行训练和测试，最终实现高效识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习是一种强大的机器学习技术，可以用于解决各种复杂的图像识别任务。在本篇文章中，我们将介绍如何使用深度学习模型ResNet来识别鲜花图像。ResNet是一种非常流行的深度卷积神经网络模型，它在图像识别任务中取得了很好的效果。

首先，我们需要准备鲜花图像数据集。可以从公开的数据集中获取鲜花图像数据集，例如Oxford 102花朵数据集。确保将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

接下来，我们将使用Python编写代码来搭建ResNet模型并进行训练。我们将使用深度学习框架Keras来实现这个任务。以下是代码的主要部分：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.</
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
AI：01-基于机器学习的深度学习的玫瑰花种类的识别
一键难忘的博客
08-08 9613
在进行机器学习和深度学习模型的训练之前，我们需要先准备好相应的数据集。在本文中，我们使用了一个包含17种不同玫瑰花种类的数据集，共有约500张花朵图片。在本文中，我们介绍了如何使用机器学习和深度学习技术来实现玫瑰花种类的识别，并提供了相应的代码实现。通过本文的学习，读者可以了解到深度学习技术在图像识别领域的应用，并掌握如何使用深度学习模型来解决实际问题。
基于卷积神经网络的花卉识别系统，resnet50，mobilenet模型【pytorch框架+python】
lanboAI的博客
09-25 742
基于卷积神经网络的花卉识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标图表等。该项目有两个可选模型：resnet50和mobilenet，两个模型都在项目中；GUI界面由tkinter设计和实现。此项目可在windowns、linux(ubuntu, centos)、mac系统下运行。windows保姆级的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_windows启动python虚拟环境-优快云博客。
深度学习 101-搭建 ResNet 识别鲜花图像
BulletTech2021的博客
11-13 4687
1 前言 ResNet 是一种经典的图像识别领域模型，在 2015 年图像识别领域多个竞赛中排行第一，并且性能上相较第二有大幅提升。在这篇文章里，我们就站在巨人们的肩膀上，搭建一个基于 ResNet 识别花卉图片（Oxford 102 Flowers）的神经网络吧。 2 ResNet 简介 在 ResNet 以前，由于存在梯度消失和梯度爆炸的问题，神经网路层数越深，网络越难以训练，导致深层网络的准确度出现下降。 ResNet 通过引入残差块（Residual block），将 a[l]添加到第二个
图像识别深度学习题目大全
weixin_45769113的博客
09-06 2650
基于EEMD-MPE-KPCA-BILSTM集合经验模态分解-多尺度排列嫡-核主元分析-双向长短期记忆网络故障识别与诊断。EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断。实现视网膜断层图中Vitreous、NFL、GCL、INL、OPL、ONL、OS、RPE八层的图像分割识别。AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正。
基于pytorch搭建神经网络的花朵种类识别（深度学习）
weixin_43646500的博客
07-14 2709
返向传递：将输出值与正确答案进行比较，将误差传递回输出层回去（叫梯度，pytorch自动完成），从而计算每个权值的最优值，去进行更改。 Pytorch核心：Autograd包（完成自动梯度计算及返向传递） 训练一个模型的时候需要返向传递，用的时候不需要 TensorFlow： 定义运算符、定义运算、定义梯度、开启对话框、注入数据、进行运算。 Pytorch： 初始化、进行运算（变调式便运算）​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花
基于深度学习的花卉智能分类识别系统
Python极客之家
09-20 3025
本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用花卉数据集进行模型训练与验证，预测AUC达到 94.9%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，能够从大量的图像数据中自动学习和提取特征，从而实现高效、准确的分类。
图像识别类毕业设计题目大全
m0_73268882的博客
09-06 2798
基于EEMD-MPE-KPCA-BILSTM集合经验模态分解-多尺度排列嫡-核主元分析-双向长短期记忆网络故障识别与诊断。EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断。实现视网膜断层图中Vitreous、NFL、GCL、INL、OPL、ONL、OS、RPE八层的图像分割识别。AI健身教练-引体向上-俯卧撑计数代码-仰卧起坐姿态估计-康复训练姿态识别-姿态矫正。
利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型（转）
zhang43211234的博客
07-31 650
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25322066   使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符（Ops）灵活构建计算图，同时可以支持自定义运算符（见本公众号早期文章《TensorFlow 增加自定义运算符》）。由于运算符的粒度较小，在构建深度学习模型时，代码写出来比较冗长，比如实现卷积层：5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦...
【pytorch】CNN实战-花朵种类识别
lijf2001的博客
07-25 3524
采用CNN神经网络中经典的resnet18模型，对Flowers数据集进行分类。 运用了图像增广技术与微调技术，在5轮训练后正确率超过了90%，在经过15轮训练后，精度可以达到97%。
基于pytorch的深度学习花朵种类识别项目完整教程（内涵完整文件和代码）
03-24
​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据...
深刻理解深度学习的注意力机制Attention
superfreeman的专栏
06-13 877
特点说明全局建模可以一次性看全句所有词并行计算不像 RNN 要一个个处理，可以并行聚焦关键自动抓住关键内容易扩展可堆叠、可组合，非常灵活Attention 就是让模型学会“聚焦重点”的机制，就像你看书时自动划重点一样，它能帮助模型更聪明地理解输入数据的结构和语义。
基于深度学习的异常检测系统：原理、实现与应用
qq_74383080的博客
06-12 1472
深度学习技术在异常检测领域展现出显著优势，能够自动识别复杂数据中的异常模式。本文系统介绍了基于深度学习的异常检测方法，重点阐述了自编码器、LSTM等模型的实现原理，并提供了完整的代码示例。通过金融欺诈检测案例，验证了该系统95%以上的检测精度。文章指出，相比传统统计方法，深度学习能够更好地处理高维数据，且在实时监控方面表现突出。未来，随着技术发展，智能化异常检测系统将创造更大应用价值。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
qq_74383080的博客
06-14 795
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
AI重构光芯片未来！深度学习设计衍射波导登Nature子刊，性能超越传统方案
m0_75133639的博客
06-16 314
加州大学团队在《Nature Communications》发表突破性研究，提出基于深度学习的通用衍射波导设计框架。该技术通过优化级联衍射表面的相位分布，克服传统波导在材料色散、多功能集成等方面的局限，实现了92%以上的耦合效率和99.4%的能量效率。实验验证表明，该设计可灵活实现导光、模式滤波等功能，且具有波长普适性。这一成果为光通信、AR/VR等领域带来革新，有望成为下一代光子系统的核心引擎。
深度学习：张量标量概念、PyTorch张量创建、类型转换等
sulin123123的博客
06-12 1200
前一篇文章介绍了PyTorch概念，此次介绍PyTorch的。
深度学习02 pytorch框架
m0_54235621的博客
06-13 974
步骤:导包,创建数据,数据分批,创建模型,创建损失函数对象用于计算损失值,创建SGD优化器对象更新后续模型参数,训练模型并计算预测值和损失值,使用梯度下降逐渐减少损失值,最后得出权重w与偏差值b.torch.Tensor(data=, size=()) 既能指定数据,又能指定形状。使用arange,linspace,创建线性张量,使用rand,randn,randint创建随机或整数张量。
深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
最新发布
zdx2585503940的博客
06-16 1051
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。就像人类能够将学习骑自行车的经验应用到学习骑摩托车上一样，迁移学习让AI模型也能实现类似的"经验迁移"。传统机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布，并且每个任务都是独立学习的。而迁移学习打破了这一限制，使得知识可以在不同但相关的领域间传递。迁移学习已成为现代AI系统开发的核心技术之一，它通过利用已有知识来解决新问题，大幅降低了AI应用的门槛。
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）
ak47maker的博客
06-12 1108
本文针对ResNet18模型提出了一种全局残差块剪枝方法，重点裁剪了layer1至layer4中的所有残差块，同时保留第一层卷积conv1以维护基础特征提取能力。文章详细阐述了剪枝策略设计原理与代码实现，通过L1范数对残差块内的卷积层进行通道剪枝，并同步调整批归一化层参数。实验结果显示，该方法在保证模型精度的同时显著减少了参数量，为深度学习模型压缩提供了有效的实践方案。（150字）
深度学习：PyTorch张量基本运算、形状改变、索引操作、升维降维、维度转置、张量拼接
sulin123123的博客
06-13 1279
另外，当张量的底层数据在内存中的存储顺序与其逻辑顺序不一致，view函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后，就无法使用 view 函数进行形状操作。transpose：实现交换张量形状的指定维度, 例如: 一个张量的形状为 (2, 3, 4) ，把 3 和 4 进行交换, 将张量的形状变为 (2, 4, 3)；所有输入张量除了指定的拼接维度外，其他维度必须匹配，即指定拼接维度可不一样，其它维度必须一样。dim=0：按列计算；
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值