项目演示视频地址（B站）：【【毕业设计】基于卷积神经网络的植物花卉分类系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1TF411u7Yq/?share_source=copy_web&vd_source=60c43bc6d8b4a75cf7525a2711c4ada0

【资料图】

项目地址：https://mbd.pub/o/bread/Ypmbk59s

本项目使用到的技术包括：卷积神经网络（CNN）算法，Django框架搭建网站，CNN模型调优。

项目包括四部分：

1.数据集

2.模型训练代码

3.web网站部署代码

4.帮助文档等其他文档说明等

数据集：包括20种植物花卉图像的数据。以及花卉的相关资料说明。

用数字图像处理的方法对图像做过扩充，每类图片大概在1000-2000张左右。

模型训练代码：

卷积神经网络模型训练代码，用于训练植物花卉识别模型，以实现多个经典的卷积神经网络，根据自己的需要选取。

web部署代码：

采用python的django框架对CNN模型进行部署，用网站实现对植物花卉的识别。

最终效果：

4.帮助文档