基于神经网络的花卉识别系统设计与实现任务书
时间: 2023-10-09 17:08:38 浏览: 74
任务概述:
本任务旨在设计和实现一个基于神经网络的花卉识别系统。该系统将使用深度学习技术,利用卷积神经网络(CNN)来识别花卉的种类。任务包括数据采集、数据预处理、模型设计、训练优化、模型评估等步骤,并最终实现一个基于Web的花卉识别系统。
任务分解:
1. 数据采集:从公共数据集或者网络上获取花卉图片数据集,并进行整理和分类。
2. 数据预处理:对采集到的花卉图片进行预处理,包括图片尺寸调整、灰度化、归一化等。
3. 模型设计:设计卷积神经网络架构,包括卷积层、池化层、全连接层等,并确定超参数。
4. 训练优化:使用数据集对模型进行训练,并进行优化,包括学习率的调整、批处理大小等。
5. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算准确率、召回率、F1值等指标。
6. 系统实现:将训练好的模型集成到基于Web的花卉识别系统中,实现花卉识别功能。
参考文献:
1. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).
2. Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
3. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).