基于深度学习LeNet模型的花卉分类方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2开发环境与工具2

1.2.1Python简介2

1.2.2Tensorflow简介2

1.2.3Pytorch简介2

1.2.4Python第三方库简介3

2需求分析4

2.1可行性需求分析4

2.2数据集采集功能分析5

2.3关键技术分析5

2.3.1数据采集技术5

2.3.2数据集可视化技术6

2.3.3卷积神经网络原理6

3数据采集6

3.1数据集需求分析6

3.2数据集获取分析7

3.3编程实现8

4数据集处理8

4.1数据集采集9

4.2数据预处理9

4.3读取训练集和测试集10

4.3.1数据集测试结果10

5模型构建及评估分析11

5.1模型构建11

5.1.1模型网络结构12

5.2模型编译12

I

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5.2.1优化器设置12

5.2.2损失函数设置13

5.3模型训练与调优13

5.3.1模型训练设置13

5.3.2学习率调优14

5.3.3batch_size设置14

5.3.4保留训练权重15

5.4模型部署15

5.4.1系统前端设计15

5.4.2设计效果展示及分析16

6小结17

参考资料19

II

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基于深度学习LeNet模型的花卉分类方法设计

1引言

随着数字图像获取技术的不断发展，图像数据量不断增加，对于图像识别

和分类的需求也越来越高。花卉分类作为图像分类的一个重要分支，一直以来

都是计算机视觉领域的热门。传统的花卉分类方法主要依赖于人工提取图像特

征和手动分类，存在着分类准确度低、效率低、易受主观因素影响等问题。基

于深度学习LeNet模型[1]的花卉分类方法具有高效、准确、自动化等优点，可

以帮助我们更好地进行花卉分类，进一步推动图像识别和分类技术的发展。因

此，学会如何利用深度学习技术来提高花卉分类的准确度和效率具有非常重要

的意义[2]。

1.1项目背景

花卉分类和识别一直是植物学和园艺学的重要领域。在过去的几十年中，

许多学者致力于通过人工分类方法对花卉进行分类和鉴定。但是，这种方法需

要大量的时间和精力，而且分类准确度受到许多因素的影响，如人工鉴定的主

观性、花卉的生长环境等等。因此，发现一种高效、准确、自动化的花卉分类

方法变得