水果分类（基于CNN的深度学习）- PyTorch 源码。

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简介：
CNN（卷积神经网络）的深度学习方法在水果分类识别及应用方面具有重要的价值。项目作者信息如下：姓名：朱帅，博客、邮箱、Github账号均可查阅，指导老师为方志伟。项目各文件夹的功能说明如下：其中，一个文件夹用于存放与该项目相关的源代码以及各种资源文件；另一个文件夹则专门用于存储用于训练模型的训练数据集，包含训练集和测试集；此外，还有一个文件夹用于存放最终编译后的软件程序以及一些编译过程中产生的临时文件；最后，一个文件夹则负责存放生成的模型文件和对应的标签信息。为了保证环境的整洁性，建议在开发过程中使用虚拟环境。环境要求包括操作系统为Windows/Linux/macOS，开发环境为Python 3.7。依赖安装需要使用 pip3 安装 requirements.txt 文件中的所有依赖项：pip3 install -r requirements.txt 以及 pip3 install pyinstaller。请注意，为了避免对现有环境造成干扰，强烈建议创建一个新的虚拟环境。Pytorch官方手册提供了详细的开发、模型训练和构建指南。在进行开发和模型训练/测试时，请务必切换到 src 目录进行操作。切换工作目录到 src 目录后，执行 python train 命令来启动相关流程。

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客服

基于PyTorch的CNN水果分类深度学习系统

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本项目开发了一个基于PyTorch框架的卷积神经网络(CNN)模型，用于实现高效准确的水果图像分类。通过训练大量的水果图片数据集，该模型能够识别多种类型水果，为农业自动化和智能零售提供技术支持。基于Pytorch的CNN水果分类器深度学习平台即将在后续博客中进行详细讲解。有关该平台的搭建过程可以参考我的第一篇博客。

fruit-recognition-cnn-pytorch: 使用CNN进行水果分类的深度学习项目-源码

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这是一个使用PyTorch实现的基于卷积神经网络（CNN）的深度学习项目，旨在通过图像识别技术对不同种类的水果进行准确分类。该项目提供了完整的源代码以供参考和学习。 CNN（卷积神经网络）深度学习水果分类识别及应用作者：朱帅项目文件夹说明： - 存放相关源代码和资源的文件夹。 - 用于存放训练数据集，包括训练集和测试集。 - 用于存放最终软件的编译结果和一些编译临时文件。 - 用于存放生成的模型文件和数据标签。环境要求： - 模型训练/开发环境操作系统：Windows / Linux / macOS - 开发语言：Python - 环境依赖安装：pip3 install -r requirements.txtpip3 install pyinstaller Pytorch 官方手册URL：开发 / 模型训练 / 构建开发请切换到 src 目录进行开发模型的训练和测试。操作步骤： 1. 切换工作目录到 src 目录。 2. 执行如下指令：python train.py

基于PyTorch和CNN的深度学习图像分类代码

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本项目使用PyTorch框架及卷积神经网络(CNN)技术进行深度学习训练，实现高效准确的图像分类功能。基于CNN和PyTorch的图像分类代码适用于初学者学习基于深度学习的图像分类。

基于CNN深度学习的Landsat影像地物分类Python源码.zip

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本资源提供了一套使用Python编程语言和卷积神经网络（CNN）进行Landsat卫星影像的地物分类的深度学习代码。该代码集成了数据预处理、模型训练及评估等功能，适用于遥感图像分析与地物识别研究领域。 1. 该资源内的项目代码经过严格调试，下载后即可运行。 2. 这个资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子信息等），以及正在进行课程设计、期末作业或毕业设计的学生和技术学习者参考使用。 3. 资源包含所有源码，但需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。具体而言，这是一个基于CNN深度学习的遥感Landsat影像地物分类算法的Python源码资源。

【CNN分类】基于深度学习的CNN故障诊断及分类【附带Matlab源码 3312期】.zip

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本资源提供了一个基于深度学习的CNN模型用于设备故障诊断与分类的详细教程和代码，使用Matlab实现。适合研究和工程应用参考。在Matlab领域上传的所有代码均可运行，并且经过测试确认有效。我会尽我所能为你服务。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：ga_2d_box_packing_test_task.m； - 其他调用的m文件，无需单独运行。 - 运行结果效果图； 2. 代码在Matlab版本为2019b上测试通过。如果遇到任何问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下：步骤一：将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中；步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m之外的所有m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成以获得结果； 4. 关于仿真咨询： - 提供博客或资源的完整代码。 - 期刊论文或参考文献内容再现。 - Matlab程序定制服务。 - 科研合作。 5. 在机器学习和深度学习方面提供以下支持：卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等方法，应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预报以及电池健康状态的评估。此外还有水体光学参数反演和NLOS信号识别等方面的应用，并可提供地铁停车精准预测及变压器故障诊断等服务。

水果图像的五类分类深度学习数据集

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本数据集为水果图像分类设计，包含五大类常见水果，采用深度学习技术进行标注与分析，旨在促进农业智能识别及食品供应链管理研究。数据集包含五个分类图像：哈密瓜、胡萝卜、樱桃、黄瓜和西瓜。数据集被划分为训练集和测试集： - 训练集：包括1849张训练图像； - 测试集：包括387张测试图像。解压后的文件目录如下： - data-train 文件夹包含训练集； - data-test 文件夹包含测试集。

深度学习水果图像分类数据集（8类）

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本数据集包含多种水果的图像，涵盖八大类别，旨在支持深度学习研究与应用，助力算法识别和分类不同种类的水果。数据集包含水果图像分类数据（8类），可以直接用于深度学习训练。该数据集分为以下八类：苹果、香蕉、樱桃、火龙果、芒果、橘子、菠萝和木瓜。文件总大小为644MB，下载解压后会得到两个目录： - 训练集包含2220张图片。 - 测试集包含550张图片。训练集和测试集中每个类别都有单独的子文件夹存放对应类别的图像，并且这些子文件夹的名字与分类名称一致。此外，还提供了描述各类别信息的classes.json字典以及用于可视化的代码。

基于CNN深度学习的Landsat遥感影像地物分类Python源码.zip

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本资源提供基于卷积神经网络（CNN）的深度学习代码，用于处理和分类Landsat卫星获取的遥感图像。采用Python编写，适用于地理信息科学与环境监测领域。【资源说明】1. 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要针对计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等）的同学或企业员工，具有较高的学习借鉴价值。 3. 资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计及毕业设计项目中作为初期项目的演示。欢迎下载并互相交流学习，共同进步！