038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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#python #计算机视觉 #人工智能 #目标检测 #机器学习

本文介绍了一个基于深度学习的花卉自动识别系统，采用PyQT构建用户界面。用户可以通过点击按钮上传图片进行识别。系统首先利用训练数据集生成txt文本，然后训练模型并保存权重，最后在GUI中实现花卉图片的实时识别功能。
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基于Python实现的图像文字识别OCR工具，包含GUI界面附完整版代码可直接运行
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基于深度学习的花卉检测系统（含PyQt界面）
Matataya的博客
04-14 4294
本项目是基于深度学习网络模型的花卉检测系统，目前能够检测daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips五类花卉，可以自己添加花卉种类进行训练。本文将详述数据集处理、模型构建、训练代码、以及基于PyQt5的应用界面设计。在应用中可以对花卉的图片进行识别，输出花卉的类别和模型对其预测结果的置信度。本文附带了完整的应用界面设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
pyqt测试界面
08-27
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pyqt5结合keras+tensorflow实现深度学习训练过程GUI界面编写
weixin_42532587的博客
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pyqt5结合keras+tensorflow实现深度学习训练过程GUI界面编写主要实现功能直接上代码重要代码出错解决最终效果未解决问题写在最后 主要实现功能 第一次写博客，主要是想记录下最近踩的坑。最近想做一个集深度学习训练过程与缺陷检测过程为一体的界面，但是中间遇到许多问题，其中解决耗时最长的问题就是如何将深度学习训练过程实时显示在GUI界面的Textbrowser上，实现Textbrowse...
基于 BaiduAI 的人脸检测系统（PyQt5图形化界面实现）
西小庄村高伟 的博客
04-22 1878
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Pytorch resnet花朵识别（5种花）附完整代码
kwokkkkk的博客
07-09 8184
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基于深度学习的花卉识别
qq_28249373的博客
04-15 5158
花卉数据集共包括64000张图片，囊括了32种花卉的类别，其中10%为测试集，90%为训练集。图片的大小为224x224，通道数为3。一共使用了23种模型进行训练，通过评估，mobilenet_v1、mobilenet_v3_large、mobilenet_v3_small、inception_v2、inception_v3、AlexNet、ZF_Net几个模型，具有计算量小，分类准确度高的优点，适合移动端和嵌入式的部署。
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08-05 3473
本篇博客主要是总结构建卷积神经网络（CNN）时，model.Sequential中所采用的一系列类构造函数的使用，比如Conv2D、Dense、Dropout等，并以实例——花朵识别来巩固了这些构造函数的使用
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