基于卷积神经网络的水果蔬菜识别系统

基于卷积神经网络的水果蔬菜识别系统是一种利用深度学习技术实现的果蔬菜品种分类预测系统。该系统使用卷积神经网络作为模型，前端界面使用Vue实现，FastApi为后端服务器。用户可以通过上传待预测的水果蔬菜图片到服务器，利用已经训练好的模型进行预测，准确率能达到90%。此外，该系统还实现了模型架构分析、数据处理分析以及结果分析功能。

具体实现效果如下：
1. 种类预测界面：用户可以通过上传待预测的水果蔬菜图片到服务器，系统会自动进行预测，并返回预测结果。
2. 数据预处理分析：该系统还实现了数据预处理分析功能，可以对数据进行处理和分析，以提高模型的准确率。

代码示例：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载训练集和测试集数据
train_set = train_datagen.flow_from_directory('train', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='categorical')
test_set = test_datagen.flow_from_directory('test', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='categorical')

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_set, epochs=10, validation_data=test_set)