基于卷积神经网络的兰花品种分类系统

基于卷积神经网络的兰花品种分类系统

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/lanbo_ai/article/details/143102945

本文介绍了一个基于卷积神经网络的兰花品种分类系统，使用了ResNet50和MobileNet模型，并提供了详细的代码实现和项目结构说明。

项目简介

基于卷积神经网络的兰花品种分类系统是在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PyQt5设计和实现。此项目的两个模型可做对比分析，增加工作量。该项目是在PyCharm和Anaconda搭建的虚拟环境执行。

项目结构

该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单。以训练ResNet50模型为例：

1. 修改model_resnet50.py的数据集路径、模型名称、模型训练的轮数
2. 模型训练和验证，即直接运行model_resnet50.py文件
3. 使用模型，即运行gui_chinese.py文件即可通过GUI界面来展示模型效果

数据结构

部分数据展示：

GUI界面

GUI界面使用PyQt5、Python和OpenCV技术栈实现，包括初始界面和分类识别界面。

模型训练和验证指标

1. 模型训练和验证的准确率曲线、损失曲线
   

2. 热力图
   

3. 准确率、精确率、召回率、F1值

4. 模型训练和验证记录

总结

以上即为整个项目的介绍，整个项目主要包括以下内容：完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。