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中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法#xff08;ResNet50算法#xff09;通过对10中常见的中草药图片数据集#xff08;‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’ResNet50算法通过对10中常见的中草药图片数据集‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’进行训练得到一个识别精度较高的H5格式模型文件然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面实现用户上传一张图片识别其名称。
二、效果图片展示 三、演示视频 and 代码 and 安装
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四、TensorFlow介绍
TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库广泛应用于各种人工智能领域特别是在图像识别技术方面表现出色。它支持多种语言接口其中Python是最常用的一种。TensorFlow提供了灵活且强大的工具集可以用来开发复杂的图像识别模型如卷积神经网络CNN。 在图像识别方面TensorFlow的几个主要特点包括
高性能计算支持TensorFlow可以利用GPU和TPU进行高效的数值计算极大地加速了模型的训练和推断过程。灵活的模型构建TensorFlow提供了多种构建模型的方式包括顺序模型、函数式API以及低级API使得开发者能够根据需要灵活选择。丰富的预训练模型和资源通过TensorFlow Hub用户可以访问大量的预训练模型这些模型可以被用来进行迁移学习显著降低开发新模型的时间和资源消耗。强大的社区和生态系统作为一个由Google支持的项目TensorFlow拥有广泛的开发者社区和生态系统提供丰富的教程、工具和库来支持开发者。
下面是使用TensorFlow构建一个简单的CNN模型来分类CIFAR-10数据库中的图像。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集包含60000张32x32的彩色图像分为10个类别。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as not# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) tf.keras.datasets.cifar10.load_data()# 数据预处理归一化
train_images, test_images train_images / 255.0, test_images / 255.0# 构建模型
model models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activationrelu))
model.add(layers.Dense(10))# 编译模型
model.compile(optimizeradam,losstf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[accuracy])# 训练模型
history model.fit(train_images, train_labels, epochs10, validation_data(test. images, test_labels))# 评估模型
test_loss, test_acc model.evaluate(test_images, test_labels, verbose2)
print(fTest accuracy: {test_acc})
