Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2),本项目将采用深度学习的方法，搭建一个水果分类识别的训练和测试系统，实现一个简单的水果图像分类识别系统。目前，基于ResNet18的水果分类识别，支持262种水果分类识别，在水果数据集Fruit-Dataset上，训练集的Accuracy在95%左右，测试集的Accuracy在83%左右，骨干网络，可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3，mobilenet_v2等常用模型: 【原文地址】《Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126411788

盗梦空间-v3-cifar10 基于 。 安装 拉Docker镜像 $ docker pull tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 $ docker run -it --name {docker-name} tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 /bin/bash 拉GitHub存储库 ~# apt-get update ~# apt-get install git ~# git clone https://github.com/PJunhyuk/inception-v3-cifar10 下载数据集 ~/inception-v3-cifar10# python download_and_convert_data.py --dataset_name=cifar10 --dataset_dir="/tmp/data/cifar10" 用法

计算机视觉（3）：用inception-v3模型重新训练自己的数据模型 计算机视觉.pdf

针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低，抗干扰能力差等问题，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型，利用SVM对样本进行手势分割，将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础，对网络参数进行fine-tuning，将预先经过手势分割处理后的样本导入模型训练，调整超参数得到新的最优手势识别模型，并在一定干扰环境下测试，得到测试结果.测试结果表明该方法识别准确率和实时反馈效率均高于传统方法，能高效识别手势，满足实际应用需求.

【Inception-v3模型】迁移学习 实战训练 花朵种类识别-附件资源

利用Keras做Inception v3迁移学习的完整代码，需要的同学可自行下载，如有变更，后期会持续更新。 可进入网址：https://www.cnblogs.com/ailex/p/9619174.html 直接查看

【Inception-v3模型】迁移学习 实战训练 花朵种类识别-附件资源

tensorflow下的Inception V3模型的迁移训练代码

利用Inception-v3现成权重进行特征提取（图像识别）-附件资源

经过，终于将它下载下来，现在将它分享出来。基于谷歌inception v3训练好的模型。包含： inflating: imagenet_comp_graph_label_strings.txt inflating: LICENSE inflating: tensorflow_inception_graph.pb