【代码分享】手把手教你：基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

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！