效果图如下:

代码下载和视频演示地址:
003基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序_哔哩哔哩_bilibili
代码展示:

数据集图片放置在data文件夹下,大家可以根据自己需要比如识别其他物体,只需要模仿data文件夹下的文件命名放入图片即可运行训练模型了。

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运行01数据集文本生成制作.py可以将data文件夹下的图片保存成txt格式

运行02train.py可以将txt中记录的数据读取并训练模型
本文介绍了一个基于Python的水果识别小程序,使用了多种卷积神经网络模型进行训练,包括EfficientNet、Alexnet等。教程详细说明了数据集准备、模型训练、Flask服务器搭建以及如何将识别结果集成到小程序中的过程。
效果图如下:

代码下载和视频演示地址:
003基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序_哔哩哔哩_bilibili
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数据集图片放置在data文件夹下,大家可以根据自己需要比如识别其他物体,只需要模仿data文件夹下的文件命名放入图片即可运行训练模型了。

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运行01数据集文本生成制作.py可以将data文件夹下的图片保存成txt格式

运行02train.py可以将txt中记录的数据读取并训练模型
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