温室番茄目标检测代码

### 温室番茄目标检测代码

对于温室番茄的目标检测，GitHub 上存在多个开源项目可以作为起点。这些项目通常基于流行的计算机视觉框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。

一个典型的实现方式是使用预训练模型并针对特定数据集进行微调。下面是一个简单的例子，展示了如何加载预训练的 Faster R-CNN 模型并对自定义图像执行推理：

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载预训练模型
model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# 定义图像转换操作
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

def predict(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    
    # 预处理输入图片
    input_tensor = preprocess(image)
    input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

    with torch.no_grad():
        prediction = model(input_batch)[0]

    return prediction

result = predict('path_to_tomato_image.jpg')
print(result)

此段代码展示了一个基础版本的目标检测流程[^1]。为了适应温室环境下的番茄识别需求，建议收集足够的标注数据来进一步优化模型性能，并调整超参数以获得更好的效果。