然而,传统的CNN模型在处理水果图像分类时仍然存在一些问题。首先,传统的CNN模型对于水果图像中的颜色信息没有充分利用,导致分类准确率较低。其次,传统的CNN模型对于水果图像中的品种分级任务并不擅长,无法提供细粒度的分类结果。 因此,本研究旨在基于改进的SE-VGG16-BN模型,实现对131种水果图像的准确分类和品种分级。具...
【简介】:fruits数据集为5分类数据集,共有["apple", "banana", "grape", "orange", "pear"] 5个分类,数量为 :[334, 325, 323, 354, 348] 【数据集内容展示】如下,一共有苹果、香蕉、葡萄、橙子、梨五种水果 【应用领域】:计算机视觉——图像分类【文件目录如下】: fruits ├─apple #334张图片├─...
格式:目录名称表示一个标签,在每个目录中,该标签下的所有图像数据 同一水果的不同品种通常存储在同一个目录中(例如:青苹果、黄苹果和红苹果)。 数据集中的水果图像可以包含水果在其生命周期的所有阶段,也可以包含水果的切片。 图像包含至少 50% 的水果信息(根据手动筛选选择范例)。 图像的背景可以是任何东西(由于数...
🍇在这个项目中,我们使用CNN(卷积神经网络)对九种不同的水果进行图像分类。通过一系列的数据预处理步骤,包括标准化、标签独热编码以及数据增强(如旋转和平移),我们提高了模型的鲁棒性,避免了过拟合问题。🧠模型设计方面,我们采用了多个卷积层、池化层和Dropout层,以优化模型的性能。经过训练,模型的准确率达到了95...
15种常见的水果图像分类数据集: 数据集整理不易,购买前可以浏览介绍信息,也可以下载免费开放的局部数据集(每类5张图)作为参考,满足您的要求的话,直接在该面包多网站自助购买即可。 数据集购买地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpacmZ5p (有时候打不开的原因,是因为b站复制会多一串后缀,去除复制中的”作者:...
我的研究主题是水果检测,主要面临两个问题: 在小样本数据下,哪种模型表现更好?ResNet和VGG等经典模型已经被广泛使用,但尝试新模型的效果并不理想。有没有其他推荐的小样本学习模型? 如何找到创新点?目前我考虑在模型上做些改动,比如加入注意力机制。虽然还没尝试,但看到很多论文中有这样的描述。是否可以将其他领域...
简介: DeepFruit 是穆罕默德·本·法赫德亲王大学等研究机构联合发布的水果图像分类数据集。该数据集包含基于 8 种不同水果集组合的 20 种不同水果的 21,122 张水果图像。每个类别的图像数量因类别而异。每种水果以 4 种或 5 种不同的组合出现,图像采集自不同尺寸、形状和颜色的盘子,拍摄角度、亮度水平和距离...
本发明涉及一种基于深度迁移学习的水果图像分类方法,属于农业信息化领域。该算法通过冻结低层网络参数,使低层网络结构作为特征提取器,并修改高层网络参数和结构,提出新的迁移模型TL‑VGG16、TL‑InceptionV3和TL‑ResNet50。通过对三种迁移模型分别输入图像进行小样本训练,实现对不同水果图像的准确分类。最后对三种...
其中，水果图像识别分类在农产品质量检测、市场监管、智能物流等方面具有重要意义 3 本文将介绍一种基于卷积神经网络(CNN)的水果图像识别分类方法，并对其性能进行评估 2 章节PART 背景与意义 背景与意义 传统的水果图像识别分 类方法通常采用人工目 检或基于特征提取的机 2 器学习方法 这些方法往往需要手动 设计特征...
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