基于水果分类器cnn深度学习的环境调试(1)

第一步 安装该工程的各种依赖库
1)conda环境中安装OpenCV
在conda环境中通过下面的命令一键式安装OpenCV
conda install -c menpo opencv
conda install scikit-learn
2)dataset下载(fruit-360)
https://www.kaggle.com/moltean/fruits/version/44

3)training文件夹的去空格整理
https://www.v2ex.com/t/338851
在这里插入图片描述


python load_dataset.py --dataset /Users/apple/Desktop/Workspace/fruit-classification-pytorch-master/fruits-360

在这里插入图片描述

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类,可以有效的识别香蕉,苹果,奇异果等水果,并且可以联入互联网进行时间,天气温度,湿度的获取,有效的解放人们双手,有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气,时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算,无需借助云端。 2.水果识别准确率较高,系统运行稳定,鲁棒性强。 3.系统可移植性强,应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类,可以有效的识别香蕉,苹果,奇异果等水果,并且可以联入互联网进行时间,天气温度,湿度的获取,有效的解放人们双手,有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气,时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算,无需借助云端。 2.水果识别准确率较高,系统运行稳定,鲁棒性强。 3.系统可移植性强,应用场景广。 深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目
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