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一、介绍
蔬菜识别系统,应用 Python 作为次要开发语言,基于深度学习 TensorFlow 框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最初失去一个辨认精度较高的模型。并基于 Django 框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片辨认其名称。
二、成果图片
三、演示视频 + 代码
视频 + 残缺代码:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uc1z9asdufhe1co7
四、TensorFlow 图像分类示例
TensorFlow 是由 Google 开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习工作。它提供了一套丰盛的工具和库,使得构建、训练和部署深度学习模型变得更加简略和高效。TensorFlow 基于数据流图的概念,应用图来示意计算过程中的数据流动。它的外围是张量(Tensor),是多维数组的形象,能够在计算图中流动。
在进行图像识别分类之前,咱们须要筹备训练数据。通常状况下,咱们须要一个蕴含训练图像和对应标签的数据集。TensorFlow 提供了一些便捷的工具来加载和解决图像数据。以下是一个加载图像数据集的示例代码:
import tensorflow as tf | |
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator | |
# 定义数据集门路 | |
train_dir = 'train/' | |
val_dir = 'validation/' | |
# 设置图像预处理参数 | |
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, | |
rotation_range=20, | |
width_shift_range=0.2, | |
height_shift_range=0.2, | |
shear_range=0.2, | |
zoom_range=0.2, | |
horizontal_flip=True) | |
val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) | |
# 加载训练数据集 | |
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, | |
target_size=(224, 224), | |
batch_size=32, | |
class_mode='categorical') | |
# 加载验证数据集 | |
val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, | |
target_size=(224, 224), | |
batch_size=32, | |
class_mode='categorical') |
在上述代码中,咱们应用 ImageDataGenerator 来定义图像的预处理参数,并通过 flow_from_directory 办法从目录中加载数据集。
在 TensorFlow 中,咱们能够应用 Keras API 来构建图像识别分类模型。Keras 提供了一系列不便易用的层和模型,能够帮忙咱们疾速构建深度学习模型。以下是一个应用 Keras 构建图像分类模型的示例代码:
from tensorflow.keras.applications import VGG16 | |
from tensorflow.keras.models import Sequential | |
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten | |
# 加载预训练的 VGG16 模型 | |
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) | |
# 解冻预训练模型的权重 | |
for layer in base_model.layers: | |
layer.trainable = False | |
# 构建分类模型 | |
model = Sequential() | |
model.add(base_model) | |
model.add(Flatten()) | |
model.add(Dense(256, activation='relu')) | |
model.add(Dense(10, activation='softmax')) | |
# 编译模型 | |
model.compile(optimizer='adam', | |
loss='categorical_crossentropy', | |
metrics=['accuracy']) |
在上述代码中,咱们应用了 VGG16 作为预训练的模型,并在其根底上构建了一个全连贯层分类模型。
本文介绍了 TensorFlow 在图像识别分类中的利用,并通过相干代码进行了解说。通过 TensorFlow 提供的工具和库,咱们能够不便地构建、训练和评估图像识别分类模型。