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深度學習 CNN 算法實現(xiàn)蔬菜分類識別系統(tǒng)

更新時間:2025-02-06      點擊次數(shù):387

深度學習 CNN 算法實現(xiàn)蔬菜分類識別系統(tǒng),附數(shù)據(jù)集與 PyQt5 UI 界面,提供全套源碼在農(nóng)業(yè)自動化領域,蔬菜識別至關重要。本文聚焦于此,精心打造了基于 MobileNet 深度學習網(wǎng)絡的蔬菜識別系統(tǒng)。為了讓系統(tǒng)精準 “學習",從網(wǎng)絡廣泛收集了 15 類、共 21000 張蔬菜圖像,構成了豐富的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)以 8:2 的比例巧妙劃分成訓練集與驗證集,同時運用隨機裁剪、水平翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強技術,大大提升了模型的泛化能力,使其能更好地應對各種實際場景。借助 MobileNet 模型強大的特性,系統(tǒng)在資源受限的情況下,也能高效、精準地完成圖像分類任務。經(jīng)過 30 個訓練周期的 “磨礪",系統(tǒng)在驗證集上的準確率高達 99%,通過混淆矩陣可以清晰看到,它在各類蔬菜分類任務中都有著極為出色的表現(xiàn)。不僅如此,為了方便用戶使用,采用 PyQt5 庫精心設計了用戶交互界面,用戶只需輕松上傳蔬菜圖片,就能快速看到分類結果。這個蔬菜識別系統(tǒng)憑借高效的分類性能,為農(nóng)業(yè)自動化中的蔬菜識別難題提供了切實可行的解決辦法,有望推動該領域的進一步發(fā)展。


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