基于VGG16模型的花卉图像分类系统的设计与实现

系统对花卉图像进行精确分析和分类，有效提升识别效率，从而减轻在平常生活中分类花卉的工作负担。
通过自动化的图像处理和深度学习技术，系统能够提高分类的准确性和速度，使得用户能够更快速地分类识别出相关花卉。
项目职责：Python开发程序员
经过训练和测试，VGG16模型在花卉分类任务上达到了较高的准确率，在模型的验证集上的准确率达到了85%，这可以分类识别出大多数花卉图像。不同类别的召回率有所差异，某些花卉种类（如玫瑰和向日葵）的召回率较高，而其他一些类别（如鸢尾花）的召回率相对较低。综合考虑准确率和召回率， F1-score 的平均值为0.82，显示出模型在平衡精度和召回能力方面的良好表现。