基于CNN的蔬菜新鲜度识别系统开发

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0 下载量 80 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 30.22MB ZIP 举报
资源摘要信息:"通过CNN训练识别蔬菜是否新鲜-含数据集.zip" 知识点详细说明： ***N（卷积神经网络）基础： CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理具有类似网格结构的数据，比如图像。它包含卷积层、激活函数、池化层、全连接层等组件，通过学习图片特征的层次结构实现高效的图像识别和处理。 2. Pytorch框架： Pytorch是一个开源的机器学习库，由Facebook的AI研究团队开发，用于Python编程，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等研究领域。Pytorch提供了强大的数据加载器、神经网络构建模块以及自动梯度计算等功能。 3. 数据集预处理： 在深度学习中，数据预处理对于提高模型的准确率和效率至关重要。预处理步骤包括数据增强、归一化、标准化等。本代码中的数据预处理包括将图片转换为正方形（如果原始图片不是正方形，则在短边添加灰边）和旋转图片，以增加数据多样性，避免过拟合。 4. Python环境配置： 在安装和运行本代码之前，用户需要在Python环境中安装必要的库和依赖，这些信息在requirement.txt文件中提供。用户可以选择自行配置环境或购买预配置的免安装环境包。 5. 代码运行流程： 用户需要按照特定的顺序运行三个Python脚本文件：首先是01数据集文本生成制作.py，该脚本会读取图片路径和标签，制作数据集文本文件；其次是02深度学习模型训练.py，该脚本用于读取训练集和验证集进行训练，并保存训练好的模型；最后是03pyqt_ui界面.py，该脚本可以用于构建用户界面。 6. 模型训练和保存： 经过训练后，模型会被保存在本地，这样训练好的模型就可以用于之后的预测任务，例如实时识别蔬菜的新鲜度。 7. 实际应用场景： 本项目通过深度学习技术，特别是CNN，训练出能够识别蔬菜新鲜度的模型，这在农业生产、食品质量控制和物流管理等领域具有潜在的商业价值。 8. 数据集结构说明： 代码中提及的数据集文件夹内存放了用于训练和测试的所有图片数据，根据蔬菜的类别被组织在不同的文件夹中。每个类别文件夹内包含属于该类别的图片文件。 9. 环境安装博文链接： 为了辅助环境安装，提供了一个详细配置Pytorch环境的博文链接。该链接可能是CSDN平台上的文章，其中可能包含对Pytorch安装和配置的详细教程，用户可以参照该教程安装相应的环境。 10. 免安装环境包说明： 如果用户不熟悉如何自行安装Python环境和Pytorch框架，可以选择购买提供的免安装环境包。这种预配置的环境包可能包含了所有必要的依赖和库，使用户可以直接运行代码而无需从零开始配置环境。 通过本资源，用户将能够学会如何使用CNN模型、Pytorch框架以及数据预处理技术来处理图像识别问题。此外，用户还将了解到如何配置Python环境，以及如何组织和使用数据集进行深度学习模型训练。

通过python-CNN卷积网络的蔬菜识别-含数据集.zip

2024-05-29 上传
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集， 运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别...

web网页html版通过CNN卷积网络的蔬菜识别-含图片数据集.zip

2024-06-23 上传
数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练...

基于python-CNN卷积神经网络训练蔬菜识别-含图片数据集.zip

2024-06-14 上传
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集， 运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
9. CNN (Convolutional Neural Network): 卷积神经网络，主要用于图像处理，但也可以用于时间序列数据的预测，特别擅长局部模式的识别。 10. MLP (Multi-Layer Perceptron): 多层感知机，一种前馈神经网络模型，...

cifar-10-python.tar.gz

2023-08-01 上传
cifar-10-python.tar.gz是CIFAR-10数据集的压缩文件。CIFAR-10是一个广泛使用的图像分类数据集，其中包含了10个不同类别的...通过解压缩并导入其中的Python文件，你可以使用这个数据集进行图像分类算法的训练和测试。

交通标志数据集cnn.zip labels: ['ban','banleft','banright','banstright','bee

2023-06-19 上传
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2023-12-26 上传
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2023-07-27 上传
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voc飞鸟检测数据集 bird_voctrainval2007.zip

2023-07-02 上传
对于想要使用 bird_voctrainval2007.zip 数据集进行飞鸟检测模型训练的研究人员和开发人员，可以通过解压缩该压缩包，获取到包含图像和标注信息的文件夹。之后，可以使用机器学习或深度学习框架加载图像和相应的标注...
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