树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类

一、介绍

树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 代码 and 介绍

视频+代码+介绍：yuque.com/ziwu/yygu3z…

四、卷积神经网络介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构数据的神经网络，如图像（2D网格的像素点）或声音信号（1D网格的音频振幅）。
卷积神经网络的特点：

使用TensorFlow搭建一个简单的卷积神经网络：
首先，假设我们要对CIFAR-10数据集进行分类。这是一个包含10个类别的60,000张32x32彩色图像的数据集。
以下是一个简单的CNN模型实例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets

# 1. 数据加载和预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# 将像素值缩放到0到1之间
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 2. 模型构建
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 3. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 4. 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

# 5. 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('nTest accuracy:', test_acc)

这个模型非常简单，只包含3个卷积层、2个最大池化层和2个全连接层。您可以根据需要调整网络结构和参数。