基于深度学习CNN的果蔬识别系统卷积神经网络果蔬识别项目源码+文档说明_深度学习cnn项目实战资源-CSDN下载

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Python期末大作业

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基于深度学习CNN的果蔬识别系统-卷积神经网络的果蔬识别系统.zip （38个子文件）

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-main

folder

fruit_vegetables_master

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test_images

西红柿.png 64KB

大白菜.jpeg 15KB

苹果.jpeg 30KB

胡萝卜.png 79KB

芒果.png 102KB

圣女果.png 27KB

大葱.png 177KB

梨.png 102KB

data_split.py 3KB

get_data.py 2KB

Data_enhancement.py 3KB

test_model.py 4KB

train_cnn.py 5KB

window.py 6KB

folder

images

tmp_up.jpeg 15KB

logo_pic.png 89KB

logo.png 89KB

obj.png 459KB

show.png 219KB

tmp_up.png 64KB

关于.png 2KB

主页面.png 5KB

target.png 82KB

show.jpg 174KB

folder

__pycache__

login.cpython-39.pyc 2KB

window.cpython-39.pyc 4KB

login_main.py 1KB

folder

results

Loss_test.png 45KB

heatmap_test.png 68KB

Loss_cnn.png 44KB

model_test.txt 7KB

Accuracy_test.png 47KB

Accuracy_cnn.png 46KB

heatmap_cnn.png 53KB

cnn_train.txt 8KB

login.py 3KB

基于卷积神经网络的图像识别设计与实现.pdf 555KB

README.md 808B

# -基于卷积神经网络的果蔬识别系统项目的目标是利用卷积神经网络模型训练和测试数据，以达成输入水果图片返回识别名称的效果，并通过PyQt5实现系统的可视化 # - 项目的主要工作有一下三点： #1、准备数据集，从百度上爬取图片，使用labelImg.exe工具制作标签，划分数据集为训练集和测试集，此部分涉及的代码文件名为get_data.py、data_split.py、Data_enhancement.py； #2、CNN模型的构建，以及数据的训练和测试，此部分涉及的代码文件名为train_cnn.py、test_model.py； #3、可视化系统输入和输出，此部分涉及的代码文件名为window.py、login.py、login_main.py # -详情可见pdf文档基于卷积神经网络的图像识别设计与实现。

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mice_99

2025-05-29

资源内容详尽，对我有使用价值，谢谢资源主的分享。
m0_74906646

2025-01-01

超级好的资源，很值得参考学习，对我启发很大，支持！

程序员张小妍

粉丝: 2w+

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