本项目旨在利用深度学习模型(如AlexNet、VGG、ResNet)对多肉植物进行分类。通过该项目,您将学习如何准备数据集、选择和训练模型、评估模型性能,并最终部署模型以实现自动化多肉植物分类。
多肉植物种类繁多,形态各异,手动分类工作量大且易出错。通过计算机视觉和深度学习技术,我们可以自动化这一过程,提高分类效率和准确性。本项目选用常见的深度学习模型AlexNet、VGG和ResNet来进行多肉植物的分类任务。
- 数据来源:从多个公开的多肉植物图像数据集收集图像,包括不同种类和形态的多肉植物图片。
- 数据预处理:对图像进行统一尺寸调整、数据增强(如旋转、缩放、翻转)以及归一化处理。
- 数据划分:将数据集分为训练集、验证集和测试集。
- AlexNet:经典的卷积神经网络模型,结构简单,适合初学者和小型数据集。
- VGG:深层卷积神经网络模型,通过增加网络深度来提高模型性能。
- ResNet:残差网络,通过引入残差模块解决深层网络的退化问题,性能优异。
- 环境配置:
- Python 3.x
- TensorFlow 或 PyTorch
- CUDA(可选,用于GPU加速)
- 训练过程:
- 数据加载与预处理
- 模型构建
- 选择损失函数和优化器
- 模型训练(包括超参数调优,如学习率、批量大小等)
- 训练过程中的监控与调整