基于python tensorflow2.3的果蔬识别系统源码+模型-基于卷积神经网络的果蔬识别系统

## 基于tensorflow2.3的果蔬识别系统 hello，大家好，这里是果蔬识别的代码同时也是tensorflow物体分类的模板代码，希望能够帮助到你 ### 果蔬识别的童鞋请看这里 注：这里是果蔬识别的代码和模型 数据集太大无法上传，需要数据集的小伙伴可以去另一个博主下载数据集并放在代码的同级目录（效果是一样的）： [果蔬识别数据集.zip-专业指导文档类资源-CSDN下载](https://download.csdn.net/download/ECHOSON/19404659) ### 代码结构 主要是通过tensorflow训练两组模型来执行分类任务 模型的结构如下 ``` images 目录主要是放置一些图片，包括测试的图片和ui界面使用的图片 models 目录下放置训练好的两组模型，分别是cnn模型和mobilenet的模型 results 目录下放置的是训练的训练过程的一些可视化的图，两个txt文件是训练过程中的输出，两个图是两个模型训练过程中训练集和验证集准确率和loss变化曲线 utils 是主要是我测试的时候写的一些文件，对这个项目没有实际的用途 get_data.py 爬虫程序，可以爬取百度的图片 window.py 是界面文件，主要是利用pyqt5完成的界面，通过上传图片可以对图片种类进行预测 testmodel.py 是测试文件，主要是用于测试两组模型在验证集上的准确率，这个信息你从results的txt的输出中也能获取 train_cnn.py 是训练cnn模型的代码 train_mobilenet.py 是训练mobilenet模型的代码 requirements.txt 是本项目需要的包 ``` ### 知识点 下面是关于卷积神经网络的教程，这些内容可以帮助你更深入的了解卷积神经网络 ``` 李老师讲解卷积神经网络: https://www.bilibili.com/video/BV1Lb411b7BS?from=search&seid=14069382285256773171 如何理解卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化:https://www.zhihu.com/question/49376084/answer/712089980 轻量级CNN网络之MobileNetv2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52426865 ```