0098期基于深度学习的苹果品质检测-含数据集

最新推荐文章于 2025-11-24 19:11:26 发布
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#深度学习 #人工智能 #cnn #图像处理

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0098期基于深度学习的苹果品质检测_哔哩哔哩_bilibili

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：

数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，

运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每

最低0.47元/天 解锁文章
基于R-CNN深度学习的水果新鲜程度检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现
YOLO
11-03 1207
随着食品安全和质量的日益受到重视，水果的新鲜程度检测成为了一个重要的研究方向。传统的水果新鲜度检测往往依赖于人工检查，效率低下且容易受到主观因素的影响。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的水果新鲜程度检测系统，利用R-CNN（区域卷积神经网络）进行水果检测，并通过用户界面展示检测结果。整个系统包括数据集的准备、模型的构建与训练、用户界面的实现，以及系统的评估和未来的优化方向。最后，将提供完整的代码示例，帮助读者在自己的项目中实现类似功能。目录摘要一、引言二、数据集准备2.1 数据集选择。
基于深度学习的水果品质检测系统：（UI界面+YOLOv8代码+训练数据集）
YOLO
10-17 1184
为了使水果品质检测系统更加直观和易用，我们将通过Tkinter创建一个简单的图形用户界面（GUI）。Tkinter是Python的标准GUI库，使用简单且功能强大，能够轻松创建窗口、按钮、文本框等控件。本文详细介绍了基于YOLOv8构建水果品质检测系统的完整过程，从数据集准备、模型训练到UI界面的设计与实现。通过结合Tkinter，我们创建了一个简洁易用的用户界面，能够实时检测水果的品质。该系统可以应用于农业生产中，帮助提升水果质量检测的自动化程度。
苹果缺陷的目标检测数据集
11-13
里面有七百多照苹果的数据集，以及对应的标签xml文件，可以用于目标检测练习。深度学习初学者希望能够给大家提供帮助（用来研究数据集可能不太好）
基于深度学习的高精度苹果检测识别系统（Python+Pyside6）
sc1434404661的博客
05-16 3250
基于深度学习的高精度苹果检测识别系统（PyTorch+Pyside6+模型）
目标检测数据集(YOLOV5目录格式)：玉米粒好坏检测（2类别，包含训练集、验证集）
04-18
项目包含：玉米粒缺陷检测（2类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的RGB图片，数据集为单一背景下的玉米粒破损检测，分为好的和坏的玉米粒。每张图像均有大量的目标框，可以用于小目标检测或者密集检测 【数据集介绍】玉米粒缺陷数据，2类别：good、bad 【数据总大小压缩后】105 MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：1734张图片和1734个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：171张图片和171个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】2类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行可视化图像！！
10个开源工业检测数据集汇总
idol24的博客
02-10 5085
在大批量的工业自动生产中，用人工进行质量检测的效率低且精度不高，因此深度学习方法正逐步的取代人工的岗位。本文收集整理了十个工业检测相关的数据集，并附有下载链接。本文来自：极市平台在大批量的...
基于python-CNN深度学习的苹果品质检测-含数据集+pyqt界面
分享知识
06-12 324
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。本代码是基于python pytorch环境安装的。
0010期基于深度学习对眼睛识别-含数据集和代码
fgddhhrrse的博客
01-27 1176
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise。运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。
0045期基于深度学习的玉米粒品质检测-含数据集
VFBFDVSDDFSF的博客
01-29 1863
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise。运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。
0032期基于深度学习的大米识别-含数据集
grehtsfrs的博客
01-28 1396
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise。运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。
web网页html版基于深度学习的苹果品质检测-含图片数据集.zip
06-24
运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地 训练完成之后会有...
基于python深度学习的苹果品质检测-含图片数据集.zip
05-30
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集， 运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件...
0047期基于深度学习的鞋类分类-含数据集
VFBFDVSDDFSF的博客
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083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise。运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
最新发布
2301_78372746的博客
11-24 2016
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 678
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 986
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1214
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 177
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
植物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 727
植物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物叶片图片数据集（涵盖广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏六类常见植物）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
基于深度学习和HTML的苹果品质检测系统
资源摘要信息:"web网页html版基于深度学习的苹果品质检测-含图片数据集.zip" 本资源是一个深度学习项目，旨在检测苹果品质。它采用了Python编程语言，并利用了PyTorch这一强大的深度学习框架。用户可以通过下载并...
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