基于pytorch的果蔬识别系统国内外研究现状

目前，基于PyTorch的果蔬识别系统已经有不少相关研究和应用。以下是一些国内外的研究现状：

1. 《基于PyTorch的水果识别系统设计与实现》（2019）：该论文提出了一个基于PyTorch的水果识别系统，涵盖了数据的预处理、模型的搭建、训练和测试等方面。

2. 《基于卷积神经网络的果蔬分类识别系统设计与实现》（2020）：该论文使用PyTorch框架，提出了一个基于卷积神经网络的果蔬分类识别系统，通过数据增强和模型优化等手段提高了识别准确率。

3. 《Fruit Detection and Recognition Using Deep Learning Techniques》（2020）：该研究基于PyTorch框架，结合YOLOv3算法和ResNet50网络，提出了一个水果检测和识别系统。该系统可以对多种水果进行检测和识别，并且在不同环境下都有较好的表现。

4. 《基于PyTorch的蔬菜分类识别系统设计与实现》（2021）：该研究基于PyTorch框架，提出了一个基于卷积神经网络的蔬菜分类识别系统。该系统包括了数据集准备、数据增强、模型搭建、训练和测试等步骤，实现了对12种蔬菜的分类识别。

总之，基于PyTorch的果蔬识别系统已经有了不少研究和应用，未来还将会有更多的相关研究和应用涌现。