花卉识别是计算机视觉中的一个重要应用，在园艺、农业和植物保护等领域具有广泛的潜在价值。本文的基于深度学习的花卉识别系统，采用MobileNet模型结合PyTorch框架实现。数据集由网络采集的16类花卉图像组成，共计15740张，其中训练集和验证集按8:2的比例划分。为了提高模型的泛化能力，本文对数据进行了多种增强操作，包括随机裁剪、水平翻转及标准化处理。在训练过程中，采用AdamW优化器和交叉熵

本项目是一个基于深度学习的植物/中草药分类识别项目，系统采用轻量化卷积神经网络作为特征提取模型，并利用PyTorch 框架进行构建与训练。在数据集方面，从网络采集了67 类共计 6877 张植物图像，按8:2的比例划分为训练集、验证集，并结合随机裁切、随机翻转方法进行数据增强以提高模型的泛化能力。实验过程中，设置输入图像尺寸为 224×224，采用AdamW 优化器与交叉熵损失函数进行训练，并以验

本项目设计并实现一个基于深度学习算法的植物识别系统。该系统采用Mobilenet深度学习模型，利用网络采集的一个包含67类植物、共6877张图像的数据集，结合Pytorch框架进行模型训练和优化，通过准确率、损失值和混淆矩阵三种评价指标，验证了该系统的识别性能，并使用pyqt5库设计了图形用户界面（GUI），实现了便捷的植物识别和结果展示功能。python = 3.8 pytorch pyqt5

本研究设计并实现了一个基于深度学习的手写汉字识别系统，旨在通过优化模型结构和训练策略，提高对手写汉字的识别精度。系统采用了MobileNet卷积神经网络结构，并使用PyTorch框架进行模型搭建和训练。实验数据来自中科院手写汉字数据集，包含200类汉字，总计59699张图像。数据预处理过程中，使用图像裁剪、翻转和归一化等操作，以提升模型的泛化能力。训练过程中，设定Epoch数为60，采用AdamW

花卉识别是计算机视觉中的一个重要应用，在园艺、农业和植物保护等领域具有广泛的潜在价值。本文的基于深度学习的花卉识别系统，采用MobileNet模型结合PyTorch框架实现。数据集由网络采集的16类花卉图像组成，共计15740张，其中训练集和验证集按8:2的比例划分。为了提高模型的泛化能力，本文对数据进行了多种增强操作，包括随机裁剪、水平翻转及标准化处理。在训练过程中，采用AdamW优化器和交叉熵

番茄叶病的早期准确识别对于提高番茄产量和保障农业生产具有重要意义。传统的人工识别方法效率低且易受人为因素影响，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的病害识别方法逐渐成为研究热点。本研究提出了一种基于深度学习算法的番茄叶病分类系统，采用ShuffleNetV2网络结构在Pytorch框架下进行模型构建与训练，数据集包含11类不同的番茄叶病图像，总计32534张样本。通过数据增强、优化器和超参数的选

番茄叶病的早期准确识别对于提高番茄产量和保障农业生产具有重要意义。传统的人工识别方法效率低且易受人为因素影响，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的病害识别方法逐渐成为研究热点。本研究提出了一种基于深度学习算法的番茄叶病分类系统，采用ShuffleNetV2网络结构在Pytorch框架下进行模型构建与训练，数据集包含11类不同的番茄叶病图像，总计32534张样本。通过数据增强、优化器和超参数的选

番茄叶病的早期准确识别对于提高番茄产量和保障农业生产具有重要意义。传统的人工识别方法效率低且易受人为因素影响，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的病害识别方法逐渐成为研究热点。本研究提出了一种基于深度学习算法的番茄叶病分类系统，采用ShuffleNetV2网络结构在Pytorch框架下进行模型构建与训练，数据集包含11类不同的番茄叶病图像，总计32534张样本。通过数据增强、优化器和超参数的选