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基于深度学习的花卉识别算法研究

来源：花匠小妙招时间：2024-11-11 18:44

1、数据集

本数据集由本人亲自使用手机进行拍摄采集，原始数据集包含了14万张图片，图片的尺寸为1024x1024，为了方便储存和传输，把原图缩小为224x224，并从中抽取了47000多张花卉的图片组成本数据集。本数据集一共有包含24种花卉（见图1)，每种花大约有2500张图片，图片大小为224x224。住所附近的大公园，一年四季都繁花似锦，让我可以在短短半年时间就可以采集到的海量的花卉图片。目前花卉的种类只有24种，不过随着时间的推移，采集到的花卉越来越多。这里就把数据集分享出来，供各位人工智能算法研究者使用。
数据集地址：https://pan.baidu.com/s/1YUkBQEoQNKoDpPJVZGd2cg?pwd=hnhy
图1 花卉种类

2、图片分类模型

为了研究不同图片分类模型对于花朵的分类效果，这里分别使用目前主流的23种图片分类模型进行训练，这些模型是resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152、vgg11、vgg13、vgg16、vgg19、mobilenet_v1、mobilenet_v2、mobilenet_v3_large、mobilenet_v3_small、inception_v1、inception_v2、inception_v3、squeezenet、mnist_net、alex_net、lenet、TSL16、ZF_Net。训练代码基于tensorflow 2.3架构，集成以上23种模型，可进行傻瓜式训练。
模型训练代码链接：https:/