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项目简介
本项目是一个基于Python的图像分类器，主要用于识别不同的花卉品种。借助深度学习技术，训练模型以学习花卉特征实现识别功能。
项目的主要特性和功能
- 图像数据集加载和预处理：可加载花卉数据集，并对图像进行调整大小、裁剪和标准化等预处理。
- 模型构建和训练：利用预训练的DenseNet201模型，添加自定义分类器层完成花卉识别任务。
- 网络测试：训练中使用测试集或验证集测试模型，评估其性能。
- 模型保存和加载：训练结束后保存模型检查点，方便后续重新加载模型进行预测。
- 类别预测功能：通过
predict函数，输入图像路径，返回概率最高的类别及其概率。 - 可视化预测结果：通过
show_result函数，展示图像及其类别预测结果，包含概率条形图，便于直观检查模型性能。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件。
1. 环境准备：确保安装Python环境，使用pip命令安装PyTorch、torchvision等必要库。
2. 数据准备：将花卉数据集置于指定目录，保证数据集目录结构符合项目要求。
3. 运行代码：运行Image Classifier Project-zh.py文件。
4. 训练模型：代码会自动进行模型的训练和测试。
5. 使用模型：训练完成后，通过predict函数输入图像路径获取预测结果，使用show_result函数可视化预测结果。
注意：具体使用步骤可能需根据实际环境和数据集适当调整。项目的性能和效果取决于数据集质量和模型训练程度。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】