本项目将采用深度学习的方法,搭建一个水果分类识别的训练和测试系统,实现一个简单的水果图像分类识别系统。目前,基于ResNet18的水果分类识别,支持262种水果分类识别,在水果数据集Fruit-Dataset上,训练集的Accuracy在95%左右,测试集的Accuracy在83%左右,骨干网络,可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3,mobi...
水果数据集(Fruit-Dataset )+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2) 水果数据集(Fruit-Dataset )+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2) 目录 Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobi...
1. 水果数据集Fruit-Dataset：包含262种水果，总计225,640张图像，是训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗，以确保模型识别准确度。Fruits 360蔬果数据集：包含131种水果，90483张高质量图片，适合研究，但不适合实际应用，因为图片背景多为白色，且存在大量相似角度的图片。自定义数据集：支持新...
'fruit_detection_val'# Experiment name]subprocess.run(command)图像分类评估
MinneApple: A Benchmark Dataset for Apple Detection and Segmentation code: https://paperswithcode.com/paper/minneapple-a-benchmark-dataset-for-apple 摘要:在这项工作中,我们提出了一个新的数据集,以推进最先进的水果检测,分割,和计数在果园环境中。虽然最近人们对解决这些问题非常感兴趣,但...
[image, label]) #加载之前训练过的参数模型 params_save_dir = 'model/fruit.params_conv.model' save_path = 'models/' save_best_path='model/best_model' if os.path.exists(params_save_dir): print('使用参数模型作为预训练模型') fluid.io.load_params(executor=exe, dirname=params_save_dir) #...
Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2),本项目将采用深度学习的方法,搭建一个水果分类识别的训练和测试系统,实现一个简单的水果图像分类识别系统。目前,基于ResNet18的水果分类识别,支持262种水果分类识别,在水果数据集Fruit-Dataset上,训练集的Accuracy在95...
YOLOv8作为一种先进的目标检测模型,能够实时处理图像并进行高效的对象识别,而“fruit”数据集的引入将使其在识别各种水果和蔬菜时更加精准。通过对9868张图像的训练,模型将能够学习到每种类别的独特特征,从而在实际应用中实现更高的检测精度。 值得注意的是,数据集中的每个类别均具有不同的特征和挑战。例如,辣椒和...
knn算法流程: 若k取无穷大,那么测试数据就取决于每一类的占比,归属于占比最大的那一类。 首先观察数据集,利用mass,height,width,color_score四列特征进行水果分类。 g=sns.pairplot(data=fruits_df,hue='fruit_name',vars=['mass','width','height','color_score']) 然后利用sns.pa... ...
Fruit Veg-81数据集由带有分层标签的水果和蔬菜项目组成。