这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是AlexNet的神经网络模型，做的是花朵分类识别与预测的案例。代码很详细，容易看懂。
数据集中包含5种类别的花朵。下载运行代码时，记得把数据集的压缩包解压下来，并且改一下代码中载入此数据集时相应的路径哦~
2022-12-16 11:25:50
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本项目已包含花分类数据集和训练好的AlexNet.pth模型，可直接进行花分类预测，代码共分5部分：
1. 数据预处理：划分数据集
2. 加载自定义数据集
3. 建立Alexnet模型
4. 模型训练
5. 模型的评估和使用训练好的模型进行图片分类
本文代码简单易懂，有较具体的注释，只需具备基础的python知识，便可以顺序通读。
2022-09-21 21:05:15
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自然图像分类数据集Oxford-102。Oxford 102 Flowers Dataset 是一个花卉集合数据集，主要用于图像分类，它分为 102 个类别共计 102 种花，其中每个类别包含 40 到 258 张图像。
2008年由牛津大学工程科学系发布。面向深度学习人群，可用于验证神经网络性能，主流的VGG,GOGELNET,残差网络等网络都可以用于训练。适合新手人群做学习使用，可将其划分为6149张图片做训练，1020张图片做验证，1020张图片做测试。
2022-04-06 16:06:54
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这个是花分类的数据集，里面还有bp神经网络学习的一个文档，以及bp神经网络代码总结的一个博客，地址为https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/94432321
里面代码都是可以运行的，初步学习bp神经网络 可以看看
2021-07-28 16:17:01
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我们创建了102个类别数据集，包含102个花类别。选择花的花通常在英国发生。每个类包含40到258个图像。可以在此类别统计页面上找到每个类别的类别和图像数量的详细信息。图像具有大规模，姿势和光变化。此外，有些类别在类别中有很大的变化，有几个非常相似的类别。使用具有形状和颜色特征的isomap可视化数据集。
2021-05-28 10:06:04
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