通过对数据集进行旋转、缩放和平移等操作,可以增加模型对不同光照条件和拍摄角度的适应能力,从而提高分类的准确性和稳定性。 本研究的意义在于提供了一种基于改进的SE-VGG16-BN模型的水果图像分类系统,可以在农业、食品安全和市场调研等领域中得到广泛应用。通过准确分类和品种分级,可以帮助农民和市场调研人员更好地了解...
[项目分享]Python基于改进Resnet和Vgg新冠肺炎图像分类[源码&部署教程] 1301 1 1:24 App 基于改进Bisenet的五官图像精确分割系统(源码&教程) 9055 4 1:21 App Python基于改进YOLOv5的猕猴桃叶病害检测系统(完整源码&数据集&视频教程) 789 -- 1:32 App 基于改进InvDN的图像去噪系统(源码&教程) 1582 4 2:...
Improved-SE-VGG16-BN-131-Fruits-Veggies-Classification-Color-Variety-Grading 是一个基于改进SE-VGG16-BN的水果和蔬菜图像分类系统,用于对131种不同的果蔬进行颜色和品种分级。以下是该系统的介绍: 1. 技术背景:SE-VGG16-BN是一种深度学习模型,通过引入注意力机制、细粒度分类和数据增强等技术手段,显著提升了...