0002期基于CNN的水果识别-含数据集和代码

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境

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log日志保存本地，里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。

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。

代码和视频演示地址：

0002期基于CNN的水果识别_哔哩哔哩_bilibili

 

欢迎下载更多深度学习资源：

以下含完整代码，包括ui界面，视频演示即为代码内容。

代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365

包含：

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数