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

博客：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124854899 本篇是python语言写的，pytorch框架，基于mobilenet训练水果数据集，数据集也可以自行替换， 文件夹下放对应的图片即可，通过01demo即可生成txt文本的数据集，存放图片路径和标签。 02demo使用迁移学习的mobilenet卷积网络对图像进行训练模型， 03demo是通过flask接口调用模型，与小程序界面参数交互 代码中有说明文档 然后小程序的完整上传图片代码也在里面，都是可以直接使用的。

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！

Python3实现KNN的三个例子（包含数据集），水果分类，识别手写数字，找相似的朋友

C++ 水果分类识别matlab代码，有详细的注释，matlab demo。 水果的分类识别，有详细的注释，希望能给你带来帮助。 水果分类 在水果相互无遮挡的条件下，按照形状、大小、颜色等特征区分香蕉、苹果、梨等水果。代码有相应的注释，还算是比较不错的示例。要解决更实际的问题，还需要进一步挖掘。

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