我是靠谱客的博主 斯文树叶,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【01】花卉识别-基于tensorflow2.3实现,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

------------------------------------------------2021年6月18日重大更新--------------------------------------------------------------

目前已经退出bug修复之后的tensorflow2.3物体分类代码,大家可以训练自己的数据集,快来试试吧

csdn教程链接:手把手教你用tensorflow2.3训练自己的分类数据集_CSDN博客

b站视频链接:手把手教你用tensorflow2训练自己的数据集

数据集链接:计算机视觉数据集清单-附赠tensorflow模型训练和使用教程_CSDN博客

代码链接:vegetables_tf2.3: 基于tensorflow2.3开发的水果蔬菜识别系统 (gitee.com)

------------------------------------------------------------------dejahu---------------------------------------------------------------------
花卉识别是卷积神经网络的入门案例,这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合在了一起,至于原理部分,大家可以参考知乎或者B站上的回答,在这里我就不赘述了

【大作业怎么搞01】基于tensorflow2.3的花卉识别程序_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

数据集和模型下载地址

https://download.csdn.net/download/ECHOSON/19687660?spm=1001.2014.3001.5503

一起来玩

qq群:821429104

b站:宋老狗97

git地址:https://gitee.com/song-laogou/Flower_tf2.3

博客地址:https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/111083808

文件目录

# 数据下载地址 https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
# 参考代码 https://tensorflow.google.cn/tutorials/images/classification
flower_tensorflow2.0
├─ data_read.py # 数据读取
├─ data_split.py # 数据切分
├─ images  # 图片文件
│    ├─ 123.jpg
│    ├─ init.png
│    ├─ logo.png
│    ├─ target.png
│    ├─ 主页面.png
│    └─ 关于.png
├─ window.py # ui界面
├─ models # 模型
│    ├─ cnn_flower.h5
│    └─ mobilenet_flower.h5
├─ readme.md 
├─ requirements.txt # 安装需求
├─ test_model.py # 模型测试
└─ train_model.py # 模型训练

如何使用

首先你需要git项目到你的本地

确定你的电脑已经安装好了PyQt5、tensorflow2.0以及opencv-python等相关软件,你可以执行下列命令进行安装

cd flower_tensorflow2.3
conda create -n flower_demo 
pip install -r requirements.txt

如果你想要重新训练你的模型,请执行

python train_model.py

如果你想要测试模型的准确率,请执行

python test_model.py

如果你想看看图形化的界面,请执行

python window.py

执行效果

图形化界面
image-20201212161743464

捐助

如果您觉得我的项目帮助了您,您可以给我一点小小的鼓励,您的鼓励将会是我进一步创作的动力!????????????

alipayx

wxpayx

最后

以上就是斯文树叶为你收集整理的【01】花卉识别-基于tensorflow2.3实现的全部内容,希望文章能够帮你解决【01】花卉识别-基于tensorflow2.3实现所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

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