本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果**图像分类识别系统**。
项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功能如下：
- 数据预处理，生成用于输入TensorFlow模型的TFRecord的数据。
- 模型构建及训练，使用tensorflow.keras构建深度残差网络。
- 预测水果分类并进行模型评估。
***如各位童鞋需要更换训练数据，完全可以根据源码将图像和标注文件更换即可直接运行。***
博主也参考过网上图像分类的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个预测系统即可。
**本文只会告诉你如何快速搭建一个基于ResNet的图像分类系统并运行，原理的东西可以参考其他博主**。
也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。
如果您有以上想法，那就找对地方了！
2022-02-09 09:13:47
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