基于 tensorflow 的鲜花识别

本文中，采用了卷积神经网络的深度学习方法来实现对鲜花种类的高精度识别，先是对原始图像进行预处理；然后是以LeNet-5 卷积神经网络模型为基础建立网络模型，再进行模型训练后得到鲜花识别分类器；最后分析实验结果并与其它花卉识别的算法进行对比。
1.深度学习模型
深度学习模型由计算机与人工智能泰斗 Geoffrey Hinton 及其学生于 2006年提出，他们的主要观点包括：（1）多个隐层条件下的神经网络可以自主的从输入图像中学习到更为本质的特征。（2）对于多个隐层的神经网络在训练的时候容易陷入局部极小值，可以通过逐层的初始化来解决。本文使用的 LeNet5[10]卷积神经网络模型是第一个真正的多层网络结构学习算法，网络结构如图1 所示，

2 .图像卷积与池化
卷积层是卷积神经网络模型的核心，由很多个特征图组成，每个特征图由多个神经元组成。卷积操作是通过卷积核从输入图像中学习不同的特征从而提取出特征图，运算过程如下公式


3 .Dropout 技术
Dropout[是解决深度神经网络模型训练过程中过拟合问题的一种技术，主要思想是在深度神经网络训练的过程中，随机丢弃神经元以及其连接。

4.数据预处理
鲜花图像的背景一般都比较复杂，这些复杂的背景在进行特征提取时会造成一定的干扰，因此在运行CNN模型之前需要进行数据预处理。首先将原始数据以8：2的比例随机划分为训练集和测试集两个部分，且采用One-Hot编码。

5.鲜花识别卷积神经网络结构
略…

6.模型训练和结果分析

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4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
5. 增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
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H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

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// An highlighted block
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项目	Value
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使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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TYPE	ASCII	HTML
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Quotes	"Isn't this fun?"	“Isn’t this fun?”
Dashes	-- is en-dash, --- is em-dash	– is en-dash, — is em-dash

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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎