mobilenetv2水果识别

### 使用MobileNetV2实现水果图像分类

#### 加载预训练的MobileNetV2模型并进行迁移学习

为了利用MobileNetV2的强大性能来构建一个水果识别系统，可以从加载预训练权重开始。这允许快速适应新的数据集而不需要从头训练整个网络。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3),
                                               include_top=False,
                                               weights='imagenet')

#### 构建自定义顶层结构

接下来，在基础模型之上添加几层用于调整到具体的任务需求——即区分不同种类的水果类别。通常会加入全局平均池化层和平滑全连接层。

global_average_layer = layers.GlobalAveragePooling2D()
prediction_layer = layers.Dense(len(class_names), activation='softmax')

model = models.Sequential([
    base_model,
    global_average_layer,
    prediction_layer
])

#### 准备数据集

对于任何机器学习项目来说，准备合适的数据都是至关重要的一步。应该收集足够的样本图片代表各种类型的水果，并按照一定比例划分为训练集和测试集[^1]。

#### 数据增强与标准化处理

通过适当的数据增强技术（如随机裁剪、翻转等），可以使模型更加鲁棒；同时对输入特征做归一化操作有助于加速收敛过程。

data_augmentation = tf.keras.Sequential([
  layers.RandomFlip("horizontal"),
  layers.RandomRotation(0.2),
])

preprocess_input = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input
rescale = layers.Rescaling(1./127.5, offset=-1)

IMG_SIZE = (224, 224)
train_ds = train_data.map(lambda image, label: (data_augmentation(image), label))
normalization_layer = layers.Resizing(*IMG_SIZE)
train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
train_ds = train_ds.map(lambda x, y: (preprocess_input(rescale(x)), y))

val_ds = validation_data.map(lambda image, label: (normalization_layer(image), label))
val_ds = val_ds.map(lambda x, y: (preprocess_input(rescale(x)), y))

#### 编译与训练模型

设置优化器参数以及损失函数之后就可以调用fit方法来进行迭代更新直至达到满意的精度水平。

base_learning_rate = 0.0001
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=base_learning_rate),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_ds,
                    epochs=initial_epochs,
                    validation_data=val_ds)

#### 测试与评估

完成上述步骤后，应当在独立于训练集之外的一组新样例上检验最终版本的表现情况，以此衡量泛化能力和可靠性。

#### 部署至边缘设备

一旦获得了令人满意的结果，则可考虑将此神经网络部署到诸如智能手机或其他低功耗装置上去执行实时预测任务。此时可能还需要借助工具链把原始框架下的模型文件转换为目标平台所支持的形式，比如TensorFlow Lite格式[^3]。