这个AI模型能识别出这个橘子吗？

最新推荐文章于 2025-12-28 08:26:23 发布
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#人工智能 #计算机视觉

本文介绍了如何使用预训练的ResNet模型进行图像识别任务，包括模型配置、库导入、图片处理、模型训练与评估过程。通过示例展示了如何在PyTorch中操作并测试模型对一张橘子图片的识别结果。

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🔥专栏 《AI模型分享》

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导读

图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务，对应的文件可通过关注文章末尾的公众号领取

本篇文章需要一定人工智能基础，不了解的可从博主其他人工智能专栏进行学习

本次介绍的模型是resnet模型

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探索 AI 人工智能中人脸识别的发展趋势
AIGC应用创新大全的博客
06-09 1927
人脸识别是AI领域最“接地气”的技术之一——从手机解锁到小区门禁，从刷脸支付到刑侦破案，它正以肉眼可见的速度渗透生活。本文将聚焦技术演进逻辑与未来趋势，覆盖基础原理、核心算法、实战案例和行业挑战，帮助读者建立“从0到1”的完整认知。本文按“场景引入→核心原理→技术演进→实战案例→未来趋势”的逻辑展开，重点解答：“人脸识别是怎么‘认出人’的？”“为什么现在准确率能超过人类？”“未来会有哪些新变化？数据采集与预处理：让人脸“看得清、摆得正”。特征提取：生成“专属密码”（128维向量）。匹配识别。
AI人工智能领域聚类的智能环境污染源识别
AIGC应用创新大全的博客
07-07 949
目的：用AI中的聚类算法解决“环境污染源识别”的痛点——从大量、复杂的污染数据中，自动发现隐藏的污染源类型（比如“工业源”“交通源”“农业源”），为环保部门提供精准的治理依据。范围：覆盖聚类算法的核心概念（如K-means、DBSCAN）、在污染源识别中的应用流程（数据收集→预处理→聚类→结果分析），以及实际项目实战。故事引入：用“小朋友整理玩具”类比聚类，让你快速理解核心概念；核心概念解释：用“找朋友”“分水果”等例子，讲清楚“聚类”“无监督学习”“污染源数据”是什么；算法原理与代码。
基于YOLOv8深度学习的智慧农业柑橘病害识别检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
11-18 2774
柑橘病害的早期识别对于提高果园的管理效率和病害控制至关重要。柑橘病害不仅影响果实质量和产量，还会给农业经济带来巨大的损失。传统的病害检测方法通常依赖人工检测，不仅耗时费力，且容易受到环境和人眼疲劳等因素的影响，导致检测准确率不足。因此，基于计算机视觉和深度学习技术的自动化病害识别系统成为近年来研究的热点。
AI视频能懂物理定律吗？Google DeepMind用396个视频测出了真相
weixin_49122920的博客
09-15 682
AI视频能懂物理定律吗？Google DeepMind用396个视频测出了真相
一个 ChatGPT，还能养活多少 AI 新老板？
HyperAI超神经
04-04 4491
时势造英雄，ChatGPT 造老板。
AI+教育：大模型引领全场景智能化革新（附股）
lvaolan168的博客
11-25 2249
AI技术变革传统教育，AI+教育市场未来可期。-随着AI技术逐步演进，AI+教育成为国际趋势，国内相关政策逐步落地。进入大模型时代，海外企业接入GPT实现产品能力提升，国内企业自研AI大模型，未来商业化进程有望加速。-我们认为，我国AI+教育需求空间巨大，K12教育或将成为AI主要落地领域。一方面，国家教育财政支出稳定增长，我们测算国内教育信息化市场规模已超4000亿元，未来相关经费将更多用于提升教育智能化水平和质量；另一方面，随着居民人均可支配收入增长，居民教育投入意愿逐步增强。
搞懂推理大模型，看这篇就够了！
2401_85375186的博客
02-22 1125
如果你从事人工智能（或一般的机器学习）工作，你可能对模糊且备受争议的定义并不陌生。“推理模型”这一术语也不例外。最终，有人会在一篇论文中正式定义它，但很快又会在下一篇论文中被重新定义，如此循环。在本文中，我将“推理”定义为回答需要复杂、多步生成并包含中间步骤的问题的过程。例如，像“法国的首都是哪里？”这样的事实性问题并不涉及推理。相比之下，像“如果一列火车以每小时60英里的速度行驶3小时，它会行驶多远？”这样的问题则需要一些简单的推理。例如，它需要在得出答案之前认识到距离、速度和时间之间的关系。
Python抓取摄像头图像，进行AI识别（二）：YOLO模型选择与安装
Hahafantuan的博客
07-05 784
🚀通过以上内容分享，相信你对 AI 视觉与 YOLO 目标检测有了初步的了解。下次内容将分享如何训练模型、快速 AI图像标注训练集📌如你对这些内容感兴趣，欢迎关注我，将持续更新，带你探索Pyhton更多奥秘。下次见！📌了解更多，可关注我的微信公众号 / 知乎号：“Python-伍六七，获取最直接资讯！
本体论与AI人工智能：如何实现智能语义理解？
AI智能探索者的博客
05-24 1225
当你问Siri“苹果和香蕉有什么共同点”时，它能回答“都是水果”；当医生用AI诊断系统分析“糖尿病患者能否吃西瓜”时，系统能关联“西瓜-高糖分-糖尿病禁忌”。这些看似普通的智能行为背后，藏着一个关键技术——本体论（Ontology）。本文将聚焦“本体论如何帮助AI实现语义理解”，覆盖本体论的核心概念、技术原理、实战应用，以及未来趋势。本文将按“故事引入→核心概念→原理拆解→代码实战→应用场景→未来展望”的逻辑展开。
精选资源
yolov8格式的水果检测数据集，包含苹果、香蕉、橘子三个类别，可用于训练深度学习目标检测模型
12-14
**深度学习目标检测模型概述...通过对苹果、香蕉和橘子的识别，不仅可以掌握基础的模型训练技巧，还能深入了解目标检测在实际生活中的应用。通过不断地实验和优化，开发者可以进一步提升模型的性能，满足更多实际需求。
提示工程避坑指南：这8个优化提示生成的算法模型，别再用错了！
软件工程实践的博客
08-26 1025
提示是你给大语言模型的“指令”，比如“生成一篇关于猫的故事”“总结这篇文章的核心观点”。它决定了模型的输出方向。为了让提示更有效，研究者们提出的一系列系统方法，比如用“少样本”让模型更快学习，用“思维链”让模型更有逻辑，用“RAG”让模型更准确。思维链的关键是让模型“暴露思考过程”，这样你可以判断它的逻辑是否正确，同时模型自己也会更谨慎，避免“拍脑袋”回答。3. 自我一致性（Self-Consistency）：别只看单次输出，要选“多数一致”的结果提示调优的核心是用数据代替“拍脑袋”
【AI学习-comfyUI学习-第二十三-法线贴图工作流-depth 结构+MiDaS 法线-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-25 1621
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
6神经网络框架
2301_81531626的博客
12-27 1267
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 1543
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
2025国自然资助率12.29%创新低！2026年如何用数据与AI“破局”？
imbackneverdie的博客
12-25 1201
这绝非简单的文字堆砌，它内在嵌入了对国自然申报规范的理解，能有效帮你规避常见的“方向偏离”“逻辑混乱”“格式错误”等基础问题，将你从繁琐的框架搭建中解放出来，专注于核心内容的精雕细琢。国自然2025年的资助率降至历史新低的12.29%，数万科研人员面对着更激烈的竞争与更严格的评审标准，对于2026年度的申报者而言，“高效准备，少走弯路”已不是口号，而是生存法则。它不仅告诉你“是什么”，更分析“为什么”和“怎么办”，直接为你的选题方向和立项论证提供坚实的数据支撑。模块，堪称科研人员的“选题外脑”。
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 1031
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
No105:甘地&AI：智能的非暴力变革与社会智慧
最新发布
weixin_43135215的博客
12-28 739
在追求AI社会智能进步的同时，我们需要甘地式的社会智慧和人文精神，让智能不仅能够处理数据，更能够理解人性、促进和谐、实现公正、服务人类，成为真正推动社会进步和人类福祉的智能力量。
阶跃星辰（StepFun）已于近期正式发布了开源图像生成模型 NextStep
xixixixixixixi21的博客
12-25 682
阶跃星辰发布开源图像生成模型NextStep-1.1，参数量达150亿，较前代140亿参数的NextStep-1有显著升级。新模型重点修复了图像可视化故障问题，通过Flow-basedRL技术提升图像保真度和训练稳定性，改善了纹理细节并减少视觉伪影。模型权重已在HuggingFace平台开源，但具体性能数据尚未公布。该系列模型需要较强GPU资源支持推理，建议关注官方渠道获取最新技术文档。
ransformer一统江湖：视觉、语言与多模态的融合革命
2401_85083137的博客
12-24 785
五年前，机器学习领域还是“群雄割据”的局面：NLP领域被BERT系列模型统治，计算机视觉（CV）则是CNN的天下，跨模态任务更是需要专门设计的融合模块“牵线搭桥”。而如今，Transformer架构凭借其强大的注意力机制，正逐步打破模态壁垒，实现了视觉、语言乃至多模态领域的统一。从能读懂图文的Qwen2.5-VL，到能生成同步动作与视频的EgoTwin，再到解析生物分子交互的ProDMM，Transformer正在重塑整个机器学习的技术版图。
使用PyTorch框架实现VGG模型识别橘子品级教程
资源摘要信息:"本资源是一套使用Python语言结合PyTorch框架编写的深度学习模型代码，用于训练识别橘子品级果。代码文件被打包为一个压缩包，包含了四个Python脚本文件、一个说明文档以及环境配置所需的requirement....
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