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基于经典轻量级CNN网络ShuffleNet的图像分类项目：菠萝成熟度的八阶段识别

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简介：
本项目采用经典的轻量级CNN网络ShuffleNet，专注于开发菠萝成熟度的八阶段自动识别系统，以提高水果分级效率和准确性。 【基于ShuffleNet网络对8种不同阶段的菠萝成熟度分类】 项目包含代码、数据集和训练好的权重文件，可以直接运行。 项目总大小：201MB 本数据集分为8类：没熟、半熟、成熟等等。 下载解压后的图像目录包括： - 训练集（4808张图片） - 测试集（806张图片） data-train 文件夹中包含训练集，每个子文件夹存放同类别的图像，并以分类类别命名； data-test 文件夹中包含测试集，同样地，每个子文件夹放有同一类别的图像。 【项目介绍】ShuffleNet的参数量约为一百万左右。网络在训练过程中采用了cos 学习率自动衰减策略，在经过50个epoch的训练后，模型在测试集中达到了87%的最佳精度表现；增加更多的epochs可以进一步提高精度。 run_results 目录下存放了最佳权重文件、以及训练日志和loss与精度曲线等信息。 预测时只需运行predict即可。代码会自动对inference目录下的所有图片进行推理，并将前三个概率最大的类别绘制在左上角显示出来。 【训练自己的数据】请参考readme文档，无需做任何修改，因为代码可以自动生成所需的参数设置（例如分类类别的数量等）。

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  • 基于经典轻量级CNN网络ShuffleNet的图像分类项目：菠萝成熟度的八阶段识别
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    本项目采用经典的轻量级CNN网络ShuffleNet，专注于开发菠萝成熟度的八阶段自动识别系统，以提高水果分级效率和准确性。 【基于ShuffleNet网络对8种不同阶段的菠萝成熟度分类】 项目包含代码、数据集和训练好的权重文件，可以直接运行。 项目总大小：201MB 本数据集分为8类：没熟、半熟、成熟等等。 下载解压后的图像目录包括： - 训练集（4808张图片） - 测试集（806张图片） data-train 文件夹中包含训练集，每个子文件夹存放同类别的图像，并以分类类别命名； data-test 文件夹中包含测试集，同样地，每个子文件夹放有同一类别的图像。 【项目介绍】ShuffleNet的参数量约为一百万左右。网络在训练过程中采用了cos 学习率自动衰减策略，在经过50个epoch的训练后，模型在测试集中达到了87%的最佳精度表现；增加更多的epochs可以进一步提高精度。 run_results 目录下存放了最佳权重文件、以及训练日志和loss与精度曲线等信息。 预测时只需运行predict即可。代码会自动对inference目录下的所有图片进行推理，并将前三个概率最大的类别绘制在左上角显示出来。 【训练自己的数据】请参考readme文档，无需做任何修改，因为代码可以自动生成所需的参数设置（例如分类类别的数量等）。
     
  • 基于Matlab的CNN卷积神经网络图像识别
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    本研究利用MATLAB平台构建并训练了卷积神经网络(CNN)，专注于提高图像识别精度与效率，探索其在复杂场景中的应用潜力。 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理任务如图像识别、目标检测和分类等方面具有广泛应用价值。在Matlab环境中实现CNN可以利用其强大的数学计算能力和丰富的图像工具箱，使得研究者与开发者能够便捷地构建和训练自己的模型。 本项目提供了完整的CNN模型在Matlab中的实现细节，包括代码程序及相关数据资源。这对于学习理解CNN的工作原理以及如何搭建优化实际应用中的模型非常有帮助。 1. **CNN结构**：典型的CNN由卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。其中，卷积层用于提取图像特征；池化层则降低数据维度并保留关键信息；全连接层将特征向量转换为分类概率值，而最后的输出层给出最终类别预测。 2. **卷积操作**：在输入图像上滑动的滤波器（即卷积核）执行着提取特定图像特性的工作。每一个滤波器可以识别不同的视觉模式如边缘、纹理或颜色分布等特征。 3. **激活函数**：常用的ReLU激活函数为模型引入非线性，提升表达能力的同时简化了反向传播过程中的计算复杂度。 4. **池化操作**：通过减小数据规模来加速训练并减少过拟合风险。最大值和平均值两种常见的池化方式分别保留或舍弃每个子区域的最大特征值或取其均值。 5. **损失函数与优化器**：在模型训练过程中，交叉熵等特定的损失函数用于衡量预测结果与实际标签之间的差距；而梯度下降、随机梯度下降（SGD）和Adam等优化算法则帮助调整网络权重以最小化该误差。 6. **数据预处理**：为了提升CNN性能，在正式开始训练之前通常需要对图像进行归一化、填充边界像素以及颜色空间转换等一系列的预处理步骤。 7. **训练与验证流程**：Matlab提供了`fitnet`函数用于创建网络模型，同时使用`fit`函数执行具体的训练任务。通过合理划分数据集作为独立的训练和验证部分来监控并防止过拟合现象的发生。 8. **性能评估指标**：准确率、精度、召回率以及F1分数等评价标准帮助我们全面了解CNN的表现情况；Matlab中可通过`confusionmat`及`classperf`函数生成混淆矩阵与性能报告以辅助分析模型效果。 9. **保存和应用训练后的模型**：经过充分训练的CNN可以被存储为MAT文件，以便以后的应用。通过加载这些预训练模型，并结合分类或预测功能，在新数据集上执行图像识别任务变得更为便捷高效。 综上所述，该项目提供了一个全面的学习平台来理解并实践在Matlab中构建和优化CNN的过程，无论是对初学者还是经验丰富的研究者都具有重要的参考价值。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络图像分类
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，通过实验分析优化模型结构与参数，展示了其在图像识别任务中的高效性。 卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类任务。
     
  • 基于人工神经网络的图像分类与识别
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    本研究探讨了利用人工神经网络进行高效且准确的图像分类与识别的技术。通过深度学习模型优化，实现对复杂场景中物体的有效检测和分类。 本段落介绍了几种基于神经网络的图像识别方法，并根据图像识别的特点提出了利用BP 网络和径向基函数两种神经网络模型进行图像识别的方法。文中分别给出了这两种模型的学习算法及具体应用技术。
     
  • 基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip
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    本项目为基于卷积神经网络（CNN）的图像分类应用，利用深度学习技术自动识别和归类图片内容。项目资源包含模型训练代码及预处理脚本等文件。 卷积神经网络（CNN）常用于图像分类任务。
     
  • 基于CNN的图像分类卷积神经网络.zip
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    本项目为一个基于卷积神经网络（CNN）实现的图像分类应用。通过使用深度学习技术对图像数据进行特征提取与分类，旨在提升图像识别准确率。 卷积神经网络（CNN）可以用于图像分类。
     
  • 经典CNN网络中的ResNet图像分类应用：8种水果的迁移学习项目
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    本项目利用经典的CNN架构并引入ResNet技术，进行深度迁移学习，专注于八种常见水果的图像识别与分类，旨在提升模型在小样本情况下的泛化能力。 基于ResNet101网络的水果分类迁移学习项目包含代码、数据集及训练好的权重文件，可直接运行。 该项目总大小为498MB，并涵盖八种水果类别：苹果、香蕉、樱桃、火龙果、芒果、橘子、菠萝和木瓜。每个类别的图像数量在200到300张之间。下载并解压后，您会看到训练集（共2220张图片）与测试集（550张图片）。其中，“data-train”文件夹包含用于模型训练的各类水果图像；“data-test”则存放用于验证模型性能的图像。 在训练过程中采用了cosine学习率自动衰减策略，经过10个epoch的训练后，在测试集上达到了93%的最佳精度。若需进一步提升准确度，则可增加epoch数量进行更多次迭代。“run_results”文件夹中保存了最佳权重、日志及损失和精确度曲线等数据。 对于预测任务，请直接运行“predict”脚本，该代码会自动处理inference目录下的所有图像，并在左上角标注前三个概率最高的类别。 若要使用自定义的数据集训练模型，请参阅项目中的README文档以获取更多指导信息。
     
  • 基于卷积神经网络的CNN项目：手语识别系统
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    本项目开发了一种基于卷积神经网络的手语识别系统，旨在通过深度学习技术准确解读手语手势，为听障人士提供便捷的交流工具。 这是一个相对简单但又十分吸引人的机器学习项目。通过在 Python 中使用卷积神经网络（CNN）构建模型，可以识别手势并将其转换为文本形式的输出。该项目的存储库作者利用 Tensorflow 和 Keras 构建了 CNN 模型，并详细记录了项目的创建过程和每一步的具体操作方法。
     
  • 基于ResNet神经网络的果蔬图像识别与分类项目源码及数据集
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    本项目采用ResNet神经网络模型，致力于果蔬图像的精准识别与高效分类。提供详尽源代码和丰富数据集，助力科研与应用开发。 下载完毕Dataset数据集后，请将其解压到名为dataset_fruit_veg的目录下，并将文件夹命名为raw。接着运行split_dataset.py脚本。 在执行train.py前，需先打开该脚本，在if __name__ == __main__下的 mode 参数中设置为 train。 然后使用如下命令运行： ``` python train.py ``` 如果需要修改训练时的参数，请参考train.py文件中的get_args_parser函数来调整默认参数或直接在上述命令行中添加相关参数，例如： ``` python train.py --batch_size=36 --epochs=30 ``` 完成训练后，模型会被保存至output_dir_pretrained目录下。为了进行测试，在运行test.py之前，请将get_args_parser中的 resume 参数的 default 值修改为刚刚生成的模型文件路径即可使用该模型来进行后续测试工作。