PyTorch 深度学习实战 | 基于ResNet的花卉图片分类

作者：TiAmo发布时间：2023-03-22

本期将提供一个利用深度学习进行花卉图片分类的案例，并使用迁移学习的方法解决训练数据较少的问题。图片分类是根据图像的语义信息对不同的图片进行区分，是计算机视觉中的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪等高阶视觉任务的基础。在深度学习领域，...【查看原文】

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访问【WRITE-BUG数字空间】_[内附完整源码和文档]本次任务以花卉识别为题，借用机器学习方法，完成降维可视化、聚类分析、识别分类等任务。降维可视化是在以 PCA、tSNE 等方法，将花卉数据进行降维，得到降维后的二维图像，这样便可以将其在平面上展示出来。聚类分析是利用合适的聚类方法，对花卉数据进行聚类，将聚类之后的结果与标签进行对应，讨论不同聚类方法的结果。使用非深度学习和深度学习的方法，对已经标注完成但是可能含有误标数据的花卉样本进行分类，得到最终的花卉识别准确率。一、问题分析本次任务以花卉识别

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链接：https://pan.baidu.com/s/1-QibZOR59kmzREP3S1f0mg?pwd=bimq 提取码：bimq第1章导论1．1 人工智能1．1．1 人工智能的发展历史1．1．2 人工智能的流派1．2 机器学习1．3 深度学习1．3．1 深度学习的概念1．3．2 深度学习与机器学习、人工智能的关系1．3．3 深度学习的历史溯源1．3．4 深度学习与回归分析1．4 深度学习适用的领域1．4．1 图像识别1．4．2 语音识别1．4．3 自然语言处理1．4．4 棋牌竞技1．5 常用的

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