本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47770张图片，分为24类，每一类包含了2500张图片，图片的尺寸为224x224。图片分类训练代码用于训练花卉识别模型，代码中内置了23种主流的图片分类模型，比如vgg系列、resnet系列、inception系列、mobilenet系列等等。

【MATLAB项目实战】基于CNN_SVM的图像花卉识别 里面包括单CNN、单SVM 、CNN_SVM三个程序 其中CNN_SVM里可以更改不同的CNN架构 AlexNet VGG16 VGG19 ResNet50

Iris鸢尾花卉数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

Oxford 102 Flowers Dataset 是一个花卉集合数据集，主要用于图像分类，它分为 102 个类别共计 102 种花，其中每个类别包含 40 到 258 张图像。 该数据集由牛津大学工程科学系于 2008 年发布，相关论文有《Automated flower classification over a large number of classes》

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国内常见的20类花卉

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python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类（iris），包含可视化的决策树表