基于ResNet的花卉識別網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘要花卉識別系統(tǒng)在園藝、花卉產(chǎn)業(yè)以及旅游等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的花卉識別系統(tǒng)可以為花卉研究提供數(shù)據(jù)支持。本文針對花卉識別需求，分別應(yīng)用ResNet50網(wǎng)絡(luò)和MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)來對開源的的花卉識別數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和評估，其中ResNet模型的檢測精度為94.41%召回率為95.80%，MobileNetV2模型的檢測精度達(dá)到了93.56%召回率達(dá)到了95.50%。開發(fā)了一個(gè)花卉分類系統(tǒng)，將訓(xùn)練好的分類算法嵌入到系統(tǒng)中，方便用戶上傳照片進(jìn)行識別。關(guān)鍵詞：ResNet50、MobileNetv2、花卉、深度學(xué)習(xí)

DesignandImplementationofaFlowerRecognitionWebsiteBasedonResNetAbstractFlowerrecognitionsystemsarewidelyusedinfieldssuchashorticulture,flowerindustry,andtourism,anddeeplearningbasedflowerrecognitionsystemscanprovidedatasupportforflowerresearch.ThisarticlefocusesontheneedsofflowerrecognitionandappliesResNet50networkandMobileNetv2networktotraintheflowerrecognitiondataset.ResNet'sdetectionaccuracyandrecallrateare94.41%and95.80%,respectively.MobileNetV2'sdetectionaccuracyandrecallratereach93.56%and95.50%.Developedaflowerclassificationsystemthatembedsthetrainedclassificationalgorithmintothesystem,facilitatinguserstouploadphotosforrecognitionKeywords:ResNet50、MobileNetv2、Flowers、Deeplearning

目錄1緒論 .2Python后端框架DjangoDjango是一個(gè)高級PythonWeb框架，它鼓勵(lì)快速開發(fā)和干凈、實(shí)用的設(shè)計(jì)。它由經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員設(shè)計(jì)，解決了Web開發(fā)中的許多常見問題，因此開發(fā)者可以專注于編寫應(yīng)用程序的邏輯，而不是處理底層細(xì)節(jié)。Django遵循DRY（Don'tRepeatYourself）原則，致力于減少代碼冗余，并通過提供豐富的功能和工具集來加快開發(fā)速度。Django采用MTV（Model-Template-View）設(shè)計(jì)模式，這是一種類似MVC（Model-View-Controller）但略有不同的架構(gòu)。在MTV中，模型（Model）是數(shù)據(jù)的抽象層，它包含了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和邏輯。模板（Template）是HTML頁面或其他格式的用戶界面，它負(fù)責(zé)展示數(shù)據(jù)給用戶。視圖（View）則負(fù)責(zé)處理用戶請求并生成響應(yīng)，它調(diào)用模型來獲取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳遞給模板以生成最終的響應(yīng)。Django的一個(gè)強(qiáng)大之處在于它的ORM（Object-RelationalMapping）系統(tǒng)。ORM允許開發(fā)者使用Python代碼來定義和操作數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，而無需直接編寫SQL查詢。這使得數(shù)據(jù)庫操作更加直觀和便捷，同時(shí)也提高了代碼的可讀性和可維護(hù)性。Django還提供了URLconf機(jī)制，它允許開發(fā)者通過Python代碼來定義URL模式與視圖函數(shù)之間的映射關(guān)系。這使得URL路由的管理變得簡單而靈活，開發(fā)者可以輕松地定義復(fù)雜的URL結(jié)構(gòu)。Django的設(shè)計(jì)注重開發(fā)者友好性，它提供了清晰的文檔、活躍的社區(qū)支持和大量的第三方包和插件。這使得開發(fā)者可以快速上手，并充分利用社區(qū)資源來解決開發(fā)中遇到的問題?？傊?，Django是一個(gè)功能強(qiáng)大、靈活易用的Web框架，適用于構(gòu)建各種規(guī)模和類型的Web應(yīng)用程序。無論是小型個(gè)人項(xiàng)目還是大型企業(yè)級應(yīng)用，Django都能提供高效、可靠的開發(fā)體驗(yàn)。2.3數(shù)據(jù)集介紹本次使用的數(shù)據(jù)集是來自Kaggle的公開花卉圖像數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了4242張花卉圖像，涵蓋了洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英五種不同的花卉類別。這些圖像來源于flickr、谷歌圖像和yandex圖像等多個(gè)來源，確保了數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性。每張圖像的分辨率約為320x240像素，雖然不算特別高，但足夠用于一般的圖像分類任務(wù)。需要注意的是，這些圖像并未被統(tǒng)一縮放到相同尺寸，它們保持著原始的不同比例，這為模型提供了更多的真實(shí)世界中的圖像變化信息。在數(shù)據(jù)集中，每個(gè)花卉類別都包含了大約800張照片，確保了數(shù)據(jù)的平衡性，使得模型在訓(xùn)練時(shí)能夠充分學(xué)習(xí)到每個(gè)類別的特征。這樣的數(shù)據(jù)集配置有助于提高模型的分類性能，并減少由于數(shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致的偏差。2.4開發(fā)環(huán)境及其配置實(shí)驗(yàn)使用的操作系統(tǒng)是Windows，Python版本為3.7，處理器是9thGenIntel(R)Core(TM)i5-9300H2.5GHz，顯卡是NVIDIA1660ti，顯卡驅(qū)動使用NVIDIACUDA11.5。深度學(xué)習(xí)框架使用Pytorch。

3系統(tǒng)設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)整體架構(gòu)3.1.1前端（客戶端）用戶界面:提供用戶上傳圖片、查看識別結(jié)果界面。3.1.2后端（服務(wù)器端）模型訓(xùn)練和識別:包括深度學(xué)習(xí)模型，用于花卉圖像的分類和識別。數(shù)據(jù)庫管理:存儲用戶信息等數(shù)據(jù)。API:提供前端和模型之間的數(shù)據(jù)交互接口，如上傳圖片、獲取花卉識別信息等。3.2功能模塊圖像處理模塊負(fù)責(zé)對用戶上傳的花卉圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像縮放、裁剪、去噪等。提取圖像的特征，以供模型進(jìn)行識別。深度學(xué)習(xí)算法模塊包括預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，用于花卉圖像的分類和識別?？赡懿捎眠w移學(xué)習(xí)，基于預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)。API模塊需要提供前端與后端的數(shù)據(jù)交互接口，如上傳圖片、獲取花卉信息等。負(fù)責(zé)將前端請求轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)的后端模塊。3.3數(shù)據(jù)流程與相關(guān)技術(shù)選型3.3.1、數(shù)據(jù)流程1.用戶上傳花卉圖片:用戶通過前端界面選擇并上傳花卉圖片，前端將圖片通過API請求發(fā)送到后端服務(wù)器。2.后端接收圖片并處理Django后端接收前端發(fā)送的圖片數(shù)據(jù)，使用OpenCV或Pillow庫對圖片進(jìn)行必要的預(yù)處理，如縮放、格式轉(zhuǎn)換等。3.深度學(xué)習(xí)模型分類后端調(diào)用已經(jīng)加載好的深度學(xué)習(xí)模型（如ResNet、MobileNet），模型對預(yù)處理后的圖片進(jìn)行分類，并輸出分類結(jié)果。4.后端存儲結(jié)果并返回給前端后端將模型分類結(jié)果存入MySQL數(shù)據(jù)庫（如果需要持久化存儲），后端通過API響應(yīng)將分類結(jié)果返回給前端。前端展示識別結(jié)果前端接收到后端返回的分類結(jié)果，使用HTML、CSS和JavaScript將結(jié)果展示給用戶，如顯示花卉名稱、圖片等。3.3.2技術(shù)選型1.前端HTML/CSS:用于構(gòu)建網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和樣式。JavaScript:用于實(shí)現(xiàn)前端交互邏輯，發(fā)送API請求等。2.后端Python:作為后端開發(fā)語言，具有豐富的庫和社區(qū)支持。Django:作為后端框架，提供了一套完整的開發(fā)工具和模式，便于快速搭建Web應(yīng)用。API設(shè)計(jì):使用RESTfulAPI設(shè)計(jì)原則，定義清晰的接口規(guī)范。3.數(shù)據(jù)庫MySQL:作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，用于存儲用戶信息、圖片元數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。4.圖像處理OpenCV:開源計(jì)算機(jī)視覺庫，提供豐富的圖像處理功能。Pillow:Python圖像處理庫，易于集成和使用。深度學(xué)習(xí)模型PyTorch:作為深度學(xué)習(xí)框架，提供了靈活且高效的模型定義和訓(xùn)練接口。預(yù)訓(xùn)練模型:如ResNet、MobileNet等，這些模型已經(jīng)在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，具有較高的泛化能力。遷移學(xué)習(xí):使用預(yù)訓(xùn)練模型作為基礎(chǔ)，通過微調(diào)（fine-tuning）來適應(yīng)當(dāng)前的花卉分類任務(wù)。4系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)4.1數(shù)據(jù)下載與預(yù)處理本系統(tǒng)依托Kaggle上公開的花卉圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建而成，該數(shù)據(jù)集匯聚了4242張花卉圖片，數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋了flickr、谷歌圖像以及yandex圖像等多個(gè)平臺。這些圖片經(jīng)過細(xì)致的分類，被歸為五類不同的花卉，分別是洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵和蒲公英。每一類花卉都包含約800張圖片，保證了數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性。數(shù)據(jù)集拆分按照8：2的方式，將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和測試集。對圖像進(jìn)行尺度調(diào)整和歸一化，將圖像調(diào)整為固定的尺寸，以確保輸入圖像的大小一致。這通常有助于簡化模型的輸入，使其更易于訓(xùn)練。將像素值縮放到一個(gè)較小的范圍，通常是[0,1]或[-1,1]。歸一化有助于加速訓(xùn)練過程，提高模型的穩(wěn)定性。4.2圖像分類算法訓(xùn)練在本系統(tǒng)中，為了充分利用不同深度學(xué)習(xí)模型的特性，我們選擇了ResNet50和MobileNetv2兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。這兩個(gè)模型在圖像識別領(lǐng)域均表現(xiàn)出色，但各有優(yōu)勢。ResNet50具有較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，適用于捕捉復(fù)雜特征；而MobileNetv2則更加輕量級，適用于快速推理和部署。訓(xùn)練過程中，我們共進(jìn)行了200個(gè)epochs的迭代。為了提升訓(xùn)練速度并穩(wěn)定模型訓(xùn)練初期，我們采取了凍結(jié)部分參數(shù)的策略。具體來說，在前50個(gè)epochs中，我們凍結(jié)了模型的主體部分（如卷積層和池化層）的參數(shù)，僅對分類層進(jìn)行訓(xùn)練。這樣做的好處是可以利用預(yù)訓(xùn)練模型在大量數(shù)據(jù)上學(xué)到的通用特征，同時(shí)加速訓(xùn)練過程。在前50個(gè)epochs結(jié)束后，我們解凍了所有參數(shù)，開始對整個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練。這樣做可以使得模型更好地適應(yīng)當(dāng)前的花卉分類任務(wù)，進(jìn)一步提升分類性能。訓(xùn)練過程中，我們使用了合適的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)等）來增加模型的泛化能力。同時(shí)，我們還采用了早停法（earlystopping）和模型保存策略，以避免過擬合并保留最佳性能的模型。前50輪因?yàn)閮鼋Y(jié)了部分參數(shù)，所以訓(xùn)練速度較快，當(dāng)解凍所有參數(shù)后，訓(xùn)練一輪所需要的時(shí)間大大增加，花費(fèi)時(shí)間相當(dāng)于之前的一倍。使用sgd優(yōu)化器，Momentum為0.9，weight_decay為5e-4，每10個(gè)epochs自動保存一下模型權(quán)重，并將每一輪的訓(xùn)練效果與之前輪數(shù)的訓(xùn)練效果進(jìn)行比較，保存訓(xùn)練效果最好的模型權(quán)重。4.3圖像分類算法模型評估4.3.1本文選擇的模型評價(jià)指標(biāo)本文選擇了精度（Precision）和召回率（Recall）作為模型評價(jià)指標(biāo)。精度是預(yù)測為正例的樣本中，真正的正例所占的比例，計(jì)算公式為:Precision=其中，TP是真正例的數(shù)量，F(xiàn)P是假正例的數(shù)量。召回率是所有真正的正例中，被預(yù)測為正例的比例，計(jì)算公式為:Recall=其中，F(xiàn)N是假反例的數(shù)量。這兩個(gè)指標(biāo)可以幫助理解模型的性能，并對模型進(jìn)行優(yōu)化。在選擇模型評價(jià)指標(biāo)時(shí)，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和目標(biāo)來決定哪種指標(biāo)更重要。例如，對于醫(yī)療診斷系統(tǒng)，可能更關(guān)心召回率，因?yàn)椴幌Ｍe(cuò)過任何真正的病例。而對于垃圾郵件檢測系統(tǒng)，可能更關(guān)心精度，因?yàn)椴幌Ｍ`將正常郵件分類為垃圾郵件。因此，選擇了精度和召回率作為模型評價(jià)指標(biāo)，以便全面評估模型的性能。在構(gòu)建花卉識別系統(tǒng)的過程中，精度和召回率無疑是評估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)。精度體現(xiàn)了模型在預(yù)測為正例時(shí)的準(zhǔn)確性，即模型預(yù)測為某種特定花卉的樣本中，真正屬于該花卉的比例。這一指標(biāo)對于衡量模型避免誤報(bào)的能力至關(guān)重要，它告訴我們模型在做出判斷時(shí)有多大程度的自信。而召回率則反映了模型在識別所有真正正例時(shí)的能力，即實(shí)際為某種特定花卉的樣本中，模型正確識別出的比例。這一指標(biāo)關(guān)注模型是否成功捕捉到了所有目標(biāo)花卉的實(shí)例，對于確保系統(tǒng)不遺漏任何重要信息至關(guān)重要。通過綜合考慮精度和召回率，可以對花卉識別系統(tǒng)的性能進(jìn)行全面而深入的評估。當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)都表現(xiàn)優(yōu)異時(shí)，可以認(rèn)為模型既準(zhǔn)確又全面，能夠在實(shí)際應(yīng)用中提供可靠的花卉識別服務(wù)。因此，在優(yōu)化花卉識別系統(tǒng)的過程中，需要密切關(guān)注這兩個(gè)指標(biāo)的變化，通過調(diào)整模型參數(shù)或采用其他優(yōu)化策略，不斷提升模型的性能表現(xiàn)。4.3.2ResNet網(wǎng)絡(luò)模型評估Precision和Recall圖3resnet平均準(zhǔn)確率圖4resnet平均召回率Figure3:ResNetAverageAccuracy.Figure4:ResNetAverageRecall.如圖3所示：dandelion和sunflowers的準(zhǔn)確率較高，達(dá)到了98%，tulips的準(zhǔn)確率相對較低，為82%。如圖4所示，sunflowers的召回率最高達(dá)到了99%，roses的召回率相對較低，為92%。4.3.3MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)模型評估Precision和Recall圖5.mobilenetv2平均準(zhǔn)確率圖6.mobilenetv2平均召回率Figure5:MobileNetV2AverageAccuracy.Figure6:MobileNetV2AverageRecall.如圖5所示roses的準(zhǔn)確率較高，達(dá)到了99%，tulips的準(zhǔn)確率相對較低，為78%。如圖6所示，sunflowers的召回率最高達(dá)到了99%，roses的召回率相對較低，為88%。4.4模型選擇對比訓(xùn)練好的ResNet分類模型和MobileNet分類模型，ResNet50的平均檢測精度為94.41%，召回率為95.80%。MobileNetv2的平均檢測精度為93.56%，召回率為95.50%。為了追求更高的準(zhǔn)確率，本系統(tǒng)選擇嵌入ResNet分類模型，當(dāng)用戶上傳圖片進(jìn)行分類時(shí)，調(diào)用ResNet模型進(jìn)行識別并返回結(jié)果。4.5系統(tǒng)功能頁面實(shí)現(xiàn)4.5.1登陸注冊頁面實(shí)現(xiàn)在系統(tǒng)的登錄與注冊功能中，用戶需要填寫相應(yīng)的信息以完成注冊或登錄操作。用戶需輸入姓名和密碼作為必要信息，而工號和手機(jī)號則非強(qiáng)制填寫項(xiàng)，用戶可根據(jù)自身情況選擇是否提供。圖7用戶注冊登錄界面Figure7:UserRegistrationandLoginInterface.4.5.2花卉檢測界面普通用戶和管理員登陸成功以后都可以進(jìn)行花卉圖片預(yù)測，選擇圖片文件，點(diǎn)擊確定以后會自動將所選擇的圖片顯示到當(dāng)前頁面，如圖8所示，點(diǎn)擊預(yù)測按鈕會調(diào)用分類算法對當(dāng)前圖片進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測出的結(jié)果輸出到當(dāng)前界面上，如圖9所示:圖8上傳圖片展示Figure8:ImageUploadandDisplay.圖9預(yù)測結(jié)果展示Figure9:PredictionResultDisplay.

5系統(tǒng)測試5.1測試目的測試的目的是確保花卉識別系統(tǒng)在各種實(shí)際應(yīng)用場景中都能提供準(zhǔn)確、可靠和穩(wěn)定的性能。我們需要驗(yàn)證系統(tǒng)是否能夠準(zhǔn)確識別不同種類的花卉，是否能在各種環(huán)境條件下穩(wěn)定運(yùn)行，以及是否具有良好的用戶體驗(yàn)。此外，我們還需要評估系統(tǒng)的魯棒性，即系統(tǒng)是否能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)的小幅度變化保持穩(wěn)定的輸出。5.2測試過程在測試過程中，我們將使用多種方法來評估系統(tǒng)的性能。首先，我們將從網(wǎng)上下載五種不同的花卉圖片，然后上傳到系統(tǒng)中進(jìn)行識別。我們將檢查系統(tǒng)的處理速度，以確保它能在合理的時(shí)間內(nèi)完成花卉識別。其次，我們將使用已知的花卉數(shù)據(jù)集進(jìn)行準(zhǔn)確性測試，以評估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和性能。最后，我們將對輸入圖像進(jìn)行尺度和旋轉(zhuǎn)變換，以評估系統(tǒng)對于圖像變換的魯棒性。5.3測試結(jié)果使用多樣化的測試用例，覆蓋系統(tǒng)可能面臨的各種情況。測試的目標(biāo)是驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性、準(zhǔn)確性、魯棒性和用戶友好性。下面是一些測試結(jié)果展示。圖10圖片預(yù)測結(jié)果Figure10:ImagePredictionResult.

結(jié)論通過本研究項(xiàng)目，我們?nèi)〉昧艘幌盗兄匾陌l(fā)現(xiàn)和取得的成果，對花卉識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和性能進(jìn)行了全面的評估。以下是我們的主要結(jié)論：本文分別應(yīng)用ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型和MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)模型對Kaggle的公開花卉數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和評估，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，ResNet50的平均檢測精度為94.41%，召回率為95.80%。MobileNetv2的平均檢測精度為93.56%，召回率為95.50%，其中MobileNetv2的檢測速度相比于ResNet50有所提升，花卉識別系統(tǒng)中我們選用了檢測精度較好的ResNet50模型進(jìn)行部署，以便于給用戶更好檢測效果。本文系統(tǒng)相對于同類型系統(tǒng)而言，選用了經(jīng)典的ResNet50和MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到了很高的檢測精度，但是在檢測速度方面依然有很大的進(jìn)步空間，本文下一步的研究方向是在特征提取網(wǎng)絡(luò)方面做進(jìn)一步改進(jìn)，使用更輕量型的網(wǎng)絡(luò)MobileNetv3、ShuffleNet等來作為算法的骨干網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步提升算法的實(shí)時(shí)性。綜上所述，我們的花卉識別系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出色，為花卉圖像的自動化分類提供了一種可行的解決方案。這項(xiàng)研究對于植物學(xué)研究、園藝和生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域都具有實(shí)際應(yīng)用的潛力，并為未來的相關(guān)研究提供了有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和啟示。

參考文獻(xiàn)[1].曾偉輝.面向農(nóng)作物葉片病害魯棒性識別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2018.[2].楊旭光.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型水生植物分類識別研究與系統(tǒng)研發(fā)[D].山東農(nóng)業(yè)大學(xué),2022.[3].張文馨.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的垃圾分類模型的研究[D].沈陽師范大學(xué),2022.[4].龍?jiān)谔?基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花卉病害識別模型研究及實(shí)現(xiàn)[D].沈陽大學(xué),2021