树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的6中树叶(‘广玉兰’, ‘杜鹃’, ‘梧桐’, ‘樟叶’, ‘芭蕉’, ‘银杏’)图片作为数据集,然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型,通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练,得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台,实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。
视频+代码+介绍:yuque.com/ziwu/yygu3z/yt0dsez3zk2dxs66
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门用来处理具有类似网格结构数据的神经网络,如图像(2D网格的像素点)或声音信号(1D网格的音频振幅)。
卷积神经网络的特点:
使用TensorFlow搭建一个简单的卷积神经网络:
首先,假设我们要对CIFAR-10数据集进行分类。这是一个包含10个类别的60,000张32x32彩色图像的数据集。
以下是一个简单的CNN模型实例:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets
# 1. 数据加载和预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# 将像素值缩放到0到1之间
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 2. 模型构建
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# 3. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 4. 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels))
# 5. 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
这个模型非常简单,只包含3个卷积层、2个最大池化层和2个全连接层。您可以根据需要调整网络结构和参数。