资源包含102种花卉的分类图片数据集，共8189张图片，可用于深度学习模型的训练。

120类花卉分类数据，已经分好了，由于数据太大，分两次上传，这次只上传了62类，剩下的40类下次上传。

Pytorch实现102类鲜花分类——102 Category Flower Dataset 数据集介绍：102 Category Flower Dataset 数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成，文件夹种分为训练集train和验证集valid，符合torchvision数据集存放要求 适用范围：【花卉图像识别与分类】适用于图像识别分类任务初学者，通过使用经典模型（如VGG和ResNet模型）进行图像分类任务的常用数据集；也使用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域初学者，进一步利用深度学习和神经网络进行图像分类，包括图像的裁剪、旋转、通道转换操作、图像数据增强等系列图片处理操作 获取方式：【0积分免费获取】

基于深度学习resnet网络开发的花卉分类识别系统，包含5种类别的花卉（玫瑰、向日葵、紫罗兰等），包含训练文件，也可以自己训练。可以单张图片识别也可多张一起识别，并开发了gui系统界面。在readme文件中做了说明。（有没有GPU均可运行）

提供十种花卉的图像识别与分类，测试集准确率较好

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。

通过华为云ModelArts平台，自动学习的图像分类实现花卉分类识别。实验利用华为云提供的数据，实现花卉识别分类。实验内容包括数据的导入、数据的标注、训练项目的搭建、模型的部署及测试。实验过程需截图，按实验报告模板要求写在实验报告中。有基础有兴趣的同学可以自行选题只要通过华为云平台进行实验操作即可。 ---图片是用手机照的，可能有点不太清楚，如果介意请勿下载。

Oxford flowers数据集，收集了17种花朵图片，每种有80张，即每80张为一个种类。另附相关学术论文三篇。三篇论文即对于该数据集的实际应用，分别介绍了对于花朵数据集的分类、目标检测和自动分类，具有很高的参考价值。

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。

花分类 使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习。 使用Costom数据集对花朵图像进行分类 下载资料 在该项目中，使用了 。 您可以下载和。 数据集为tar文件形式，一旦提取，所有图像均位于jpg文件夹内。 标签文件包含一个数组，其索引是图像的编号，而索引处的编号是该图像所属类的编号。 Keras数据生成器 此处，keras图像生成器用于将数据馈送到神经网络。 数据的结构应采用以下方式： 。 在上面的图像中，training_images是包含多个目录的子文件夹，并且每个目录包含属于一个垂直类的图像。 数据准备 由于keras数据生成器要求训练数据采用垂直结构，因此我们需要根据需要准备数据集。 要准备数据集，请参考，将以上述格式转换数据。 在文件中，您需要更改以下变量： TAR_FILE_PATH =''＃提供下载的tar文件的路径EXTRACT_TO_PA