TensorFlow、Keras

传统的花卉分类方法通常依赖于专家的知识和经验这种方法不仅耗时耗力而且容易受到主观因素的影响。

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准确率达到

84.3%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。

B站系统演示视频基于深度学习的花卉智能分类识别系统_哔哩哔哩_bilibili

花卉数据集读取与预处理

image_generator(height,width):datagen

ImageDataGenerator(rescale1./255.,validation_split0.2,rotation_range10,width_shift_range0.05,height_shift_range0.05,#

shear_range0.05,brightness_range[0.5,

1.5],)train_ds

datagen.flow_from_directory(data_dir,batch_sizebatch_size,subsettraining,#color_mode

grayscale,shuffleTrue,class_modecategorical,target_size(height,

datagen.flow_from_directory(data_dir,subsetvalidation,#seed123,#color_mode

grayscale,class_modecategorical,target_size(height,

width),batch_sizebatch_size,classesclass_map)return

train_ds,

Group是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。

VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军定位竞赛冠军VGG网络采用连续的小卷积核3x3和池化层构建深度神经网络网络深度可以达到16层或19层其中VGG16和VGG19最为著名。

VGG16和VGG19网络架构非常相似都由多个卷积层和池化层交替堆叠而成最后使用全连接层进行分类。

两者的区别在于网络的深度和参数量VGG19相对于VGG16增加了3个卷积层和一个全连接层参数量也更多。

VGG网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中并且其网络结构的简单性和易实现性使得VGG成为了深度学习领域的经典模型之一。

input_shape

tf.keras.applications.vgg16.VGG16(weights./pretrained_models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,

include_topFalse,input_shapeinput_shape

base_model.trainable

model_vgg16.add(tf.keras.layers.Flatten())model_vgg16.add(tf.keras.layers.Dense(len(class_map),

activationsoftmax))model_vgg16.compile(losscategorical_crossentropy,

optimizertf.keras.optimizers.Adam(0.001),metrics[accuracy])

模型训练

model_vgg16.fit(train_ds,validation_dataval_ds,epochsepochs,callbacks[checkpointer,

earlystopper]

DNN)或深度卷积网络中的Inception模块是由Google的Christian

Szegedy等人提出包括Inception-v1、Inception-v2、Inception-v3、Inception-v4及Inception-ResNet系列。

tf.keras.backend.clear_session()base_model

tf.keras.applications.InceptionV3(weights./pretrained_models/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,

include_topFalse,

model_inceptionv3.add(base_model)

model_inceptionv3.add(tf.keras.layers.Flatten())model_inceptionv3.add(tf.keras.layers.Dense(len(class_map),

activationsoftmax))model_inceptionv3.compile(losscategorical_crossentropy,optimizertf.keras.optimizers.Adam(0.001),metrics[accuracy]

模型训练

model_inceptionv3.fit(train_ds,validation_dataval_ds,epochsepochs,callbacks[checkpointer,

earlystopper]

vgg16_eval_result[准确率Accuracy]]

inceptionv3_evals

[inceptionv3_eval_result[损失Loss],

inceptionv3_eval_result[准确率Accuracy]]x

***

ax.legend()ax.bar_label(rects1,

padding3)

padding3)fig.tight_layout()plt.show()

Inception-V3

模型的卷积神经网络其预测准确率较高为84.31%以此花卉智能分类识别系统中我们将集成该模型。

花卉智能分类识别系统

系统首页提供简洁明了的界面设计包括系统名称、主要功能简介以及使用指南等内容。

用户可以通过主页快速了解系统的基本操作流程及注意事项。

首页上还会展示一些示例图片让用户直观地感受到系统的实际效果。

4.2

用户上传花卉图像后系统将自动调用预先训练好的深度学习模型进行分析处理。

模型会根据图像中的特征判断花卉种类并给出相应的分类结果。

此外系统还会提供模型对所有类别的预测概率分布提升模型输出可解释性。

1郁金香Tulip类别样本预测

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。

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