本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47770张图片，分为24类，每一类包含了2500张图片，图片的尺寸为224x224。图片分类训练代码用于训练花卉识别模型，代码中内置了23种主流的图片分类模型，比如vgg系列、resnet系列、inception系列、mobilenet系列等等。

【MATLAB项目实战】基于CNN_SVM的图像花卉识别 里面包括单CNN、单SVM 、CNN_SVM三个程序 其中CNN_SVM里可以更改不同的CNN架构 AlexNet VGG16 VGG19 ResNet50

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matlab集成c代码

图片分为五类:chamomile（甘菊）、 tulip（郁金香）、rose（玫瑰）、sunflower（向日葵）、dandelion（蒲公英）。 每类约有800张照片。照片分辨率不高，约为320x240像素。图片不是缩放到一个尺寸，有不同的比例。

Oxford-17是一个鲜花图像数据集，其中包括1360幅图像，分为17类，每类80幅图像。本个文件夹共有17个文件夹，每一个文件夹都是一类花。

FlowerRecognition：App andorid花卉识别

含有华为云ModelArts实现花卉识别的详细步骤和截图，含有结果分析图像等。适合大学生或初学者学习参考使用。

数据挖掘与机器学习课程设计-花卉识别（详细实现+注释）

已经将常用的牛津17flowers进行分类好的，即分成了17个文件夹