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Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码
本项目利用深度学习技术,提供了一个水果分类识别训练与测试的分类分类框架,支持多种模型如googlenet,源码源码 resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容:1. 水果数据集
Fruit-Dataset:包含种水果,物品物品找狗网源码总计,分类分类张图像,是源码源码微站源码aspx训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗,物品物品以确保模型识别准确度。分类分类
Fruits 蔬果数据集:包含种水果,源码源码张高质量,物品物品适合研究,分类分类但不适合实际应用,源码源码因为背景多为白色,物品物品BW源码信用盘且存在大量相似角度的分类分类。
自定义数据集:支持新增类别或自定义数据进行训练。源码源码
2. 训练过程
项目基于Fruit-Dataset,js混淆加密源码框架包括数据准备、配置文件设置、训练开始、android studio 源码解释训练可视化以及优化建议。配置文件config.yaml用于调整训练参数。3. 模型效果
初始模型在Fruit-Dataset上的测试结果显示,训练集Accuracy约为%,测试集Accuracy为%。通过调整模型和数据,有望进一步提升性能。4. 下载与测试
源码下载地址提供完整训练代码,demo.py文件用于模型的推理和测试。