【图像分类】卷积神经网络之ZFNet网络模型实现花卉图像识别（附代码和数据集，PyTorch框架）

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。

在上一篇博文中我们对ZFNet网络模型的结构进行了剖析，本篇博文，我们将使用PyTorch搭建ZFNet实现花卉识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网最详细的手把手教程，初学者可以很好的入门，其他研究者可以加深ZFNet的理解。

先看本项目训练的ZFNet模型的识别效果：

由于AlexNet的提出，大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于网络究竟为什么能表现的这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了针对上述两个问题，ZFNet提出了一个新颖的可视化技术来一窥中间特征层的功能以及分类的操作。ZFNet取得了2013 ImageNet分类任务的冠军，其网络结构相比AlexNet没什么变动，只是调了调参，但是性能较AlexNet提升了不少。

本文基于PyTorch深度学习框架搭建ZFNet，并用于花卉图像识别，是一个很有意义的教程，希望大家可以学会训练图像分类模型的流程以及套路，更深层次的了解ZFNet网络结构。

图像分类项目实战往期回顾：