本报告为花卉分类识别系统01和02配套文档对应系统项目代码链接：花卉识别系统01：https://yuanlitui.com/a/acg花卉识别系统02：https://yuanlitui.com/a/ach报告相关内容详情可看下方内容截图对应项目详细介绍资料花卉分类系统01运行演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hE22YgEvk花卉分类系统02运行演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV13j22YrEFX项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV19KtVeWE1d

一、项目摘要本项目设计并实现一个基于深度学习算法的花卉分类识别系统。该系统采用Mobilenet深度学习模型，利用网络采集的一个包含16类花卉图像、共计15740张的数据集，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），实现了便捷的花卉和结果展示功能。二、项目文件介绍三、项目详细介绍资料运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV13j22YrEFX项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Kt22YP

项目摘要本项目设计并实现一个基于深度学习算法的花卉分类识别系统。该系统采用Mobilenet深度学习模型，利用网络采集的一个包含16类花卉图像、共计15740张的数据集，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），实现了便捷的花卉和结果展示功能。项目文件介绍项目详细介绍资料运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hE22YgEvk项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Kt22YPEb2（对程

一、项目摘要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。二、项目文件介绍三、项目详细介绍资料运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1QgtVeDEDq/项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV19KtVeWE

项目摘要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。项目文件介绍项目详细介绍资料项目介绍文档：https://mp.weixin.qq.com/s/nFJ8nCIPSJMPEr0wsVGj-g运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1QgtVeDEDq/项目

本报告为植物/中草药分类系统01和02配套文档对应系统项目代码链接：植物识别系统01：https://yuanlitui.com/a/ac8植物识别系统02：https://yuanlitui.com/a/acf报告相关内容详情可看下方内容截图对应项目详细介绍资料项目介绍文档：https://mp.weixin.qq.com/s/nFJ8nCIPSJMPEr0wsVGj-g运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1QgtVeDEDq/项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV19KtVeWE1d/（对程序使用

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