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水果数据集+Fruit-Dataset+水果分类识别训练代码（兼容GoogLenet、ResNet、Inception_v3）

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简介：
本项目提供了一个全面的水果数据集及用于训练水果分类识别模型的代码，支持多种深度学习架构如GoogLeNet、ResNet和Inception_v3。 本项目利用深度学习技术构建了一个水果分类识别的训练与测试系统，并实现了一套简单的水果图像分类功能。当前版本基于ResNet18模型，在Fruit-Dataset数据集上进行训练，能够对262种不同的水果类别进行准确识别。在该数据集中，训练阶段的精度达到了约95%，而验证阶段则约为83%。 此项目支持多种主流深度学习架构作为骨干网络，包括但不限于googlenet、resnet（18, 34, 50）、inception_v3以及mobilenet_v2。

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  • 水果数据集+Fruit-Dataset+水果分类识别训练代码（兼容GoogLenet、ResNet、Inception_v3）
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    本项目提供了一个全面的水果数据集及用于训练水果分类识别模型的代码，支持多种深度学习架构如GoogLeNet、ResNet和Inception_v3。 本项目利用深度学习技术构建了一个水果分类识别的训练与测试系统，并实现了一套简单的水果图像分类功能。当前版本基于ResNet18模型，在Fruit-Dataset数据集上进行训练，能够对262种不同的水果类别进行准确识别。在该数据集中，训练阶段的精度达到了约95%，而验证阶段则约为83%。 此项目支持多种主流深度学习架构作为骨干网络，包括但不限于googlenet、resnet（18, 34, 50）、inception_v3以及mobilenet_v2。
     
  • 水果蔬菜识别数据集fruit-veg
    优质
    fruit-veg 数据集包含丰富的水果和蔬菜图像样本，用于训练机器学习模型以实现准确识别各类蔬果。 文件夹内包含train、valid和test三个部分。train文件夹里存放的是训练图片及其标签，valid文件夹用于存放验证图片与对应的标签，而test文件夹则包含了测试用的图片及标签。总共有大约5000张图片，并且有15个不同的类别，例如胡萝卜、西红柿、土豆和西瓜等。
     
  • 水果识别——数据集
    优质
    本数据集包含各类新鲜水果的高清图像，旨在支持水果分类研究与模型训练，涵盖苹果、香蕉等多种常见及地方特色水果品种。 22495 水果图片！相关数据集文件包括 fruit-recognition_datasets.txt 和 fruit-recognition_datasets.zip。
     
  • 水果识别.zip_图片识别_水果Matlab_水果识别代码
    优质
    本项目提供了一个利用Matlab编写的水果识别系统，能够通过图像识别技术准确辨别多种常见水果。适用于科研、教学及个人兴趣学习。 MATLAB编写的水果识别程序能够测试多幅图片，并且绝对可用。该程序配有完整代码、报告以及相关图片，有助于理解图像处理及识别的具体应用。
     
  • 水果识别模型训练用的照片数据集01
    优质
    本数据集包含各类新鲜水果的高清照片，旨在用于水果识别模型的训练与测试，涵盖苹果、香蕉等多种常见水果品种。 水果照片数据集01用于训练水果识别模型，每个文件夹包含一类水果的照片。
     
  • 水果识别模型训练用的照片数据集02
    优质
    该数据集包含多种常见水果的高清照片，旨在为机器学习爱好者和研究者提供一个用于训练水果识别模型的数据资源。 水果照片数据集02用于训练水果识别模型，每个文件夹包含一类水果的照片。
     
  • fruit-recognition-master.zip_QT与OpenCV的图像识别及处理_水果分类识别
    优质
    本项目为一个基于QT和OpenCV框架实现的水果图像识别系统。通过深度学习模型对不同种类的水果进行精确分类，适用于农业、零售等场景的智能应用开发。 该系统运用了OpenCV、C++、水果识别技术，并结合Qt界面设计，通过颜色识别与边缘检测进行图像处理，能够实现对不同种类水果的识别分类。
     
  • 水果分类数据集.zip
    优质
    该数据集包含多种常见水果的图像，旨在用于机器学习和计算机视觉任务中进行水果识别和分类研究。 本数据集包含高质量的水果图像，涵盖了71种不同类型的水果。具体包括如下品种：苹果（金、红）、杏子、鳄梨及其成熟状态下的图片、香蕉、樱桃（瑞尼尔）以及克莱门蒂娜等。此外还有可可果、枣椰树果实（即日期）、百香果和各类葡萄，如粉红色与白色葡萄；柑橘类包括柚子（粉色及白色品种），番石榴，哈克贝利莓，猕猴桃，卡基水果等等。 数据集中的图片总数为47,593张。其中训练集包含35,625幅图像用于模型学习和优化过程；验证集则有11,968张图像是为了确保算法在未见过的数据上也能保持良好性能而设计的辅助集合。 每一张水果照片尺寸统一为100x100像素，文件命名方式遵循特定格式：如32_100.jpg 或 r_32_100.jpg或r2_image_index_100.jpg。“r”代表图像中展示的是旋转过的水果，“r2”则表示该水果围绕第三轴进行了翻转处理。 值得注意的是，不同品种的同一种类水果（例如苹果）在数据集中被分类为不同的类别。
     
  • 水果分类数据集（fruits.zip）
    优质
    水果分类数据集（fruits.zip）包含多种常见水果的图像，旨在用于训练和测试计算机视觉模型在识别不同种类水果方面的准确性。 水果分类数据集包含了各种不同种类的水果图像及其标签，用于训练机器学习模型识别不同的水果类型。这个数据集可以应用于计算机视觉项目中的物体识别任务，帮助开发人员提高算法在实际应用中的准确性和效率。