# Applicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
Modifica il sommario
Il modello swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-flower-classifier che si trova su Hagging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-flower-classifier è stato ottenuto addestrandolo su Google Colab dopo avere importato le foto dei fiori da qui : https://www.kaggle.com/datasets/l3llff/flowers . Il modello consente di individuare la specie di un fiore con un'accuratezza del 93,39% . Le possibili specie di fiori classificati sono in inglese: 'common_daisy', 'rose', 'california_poppy', 'iris', 'astilbe', 'carnation', 'tulip', 'sunflower', 'coreopsis', 'magnolia', 'water_lily', 'bellflower', 'daffodil', 'calendula', 'dandelion', 'black_eyed_susan' .
Ci sono 3 possibilità per utilizzarlo :
1) Collegarsi con la pagina del modello https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-flower-classifier, cliccare su "Drag image here or click to browse from your device" e caricare la fotografia del fiore . Si otterrà una previsione della specie del fiore con la relativa accuratezza che va dall'1% al 100% .
2) Creare su Colab un nuovo file e incollare il seguente codice :
Caricare la fotografia del fiore sul server tramite il seguente codice:
Utilizzando la foto di Wikimedia Commons Magnolia cylindrica 1zz.jpg si può utilizzare il seguente codice per la sua visualizzazione:
Per ottenere il nome del fiore digitare :
con il seguente risultato :
Quindi nel caso specifico si tratta di una magnolia con un'accuratezza del 90,97% .
3) Invece di caricare la foto sul server di Colab si può importarla direttamente dal web con :

## Link esterni

* Esempio di notebook Colab per la classificazione delle immagini