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Fruit是C ++的框架，其灵感来自Java的Guice框架。 它使用C ++元编程和一些C ++ 11功能，以在编译时检测大多数注入问题。 它允许将实现代码拆分为“组件”（也称为模块），这些组件可以组装成其他组件。 然后，可以从无要求的组件中创建注入器，该注入器提供该组件公开的接口的实例。 有关更多信息，请参见 ，包括安装说明，教程和参考文档。

Fruit 果实 注意 library中有两种实现， 详情可看Demo 1.带有回收复用的实现 2.不带有复用的实现 使用 1. FruitView 使用方法跟RecyclerView一样 2. SimpleFruitView（自定义ViewGroup实现， 抽象需要使用者根据实际情况继承实现） // 绑定数据 protected abstract void bindData(View view, int index, T data); // 自定义布局 protected abstract View createFruitView(ViewGroup NestedScrollingParent, T data); // 自定义位置（暂支持5中） protected int getFruitPattern(int inde

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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

这个是远古版本哦开心(*^o^)人(^o^*)

svm预测matlab代码3D LiDAR 点云中水果检测的 Matlab 实现。 介绍 该项目是使用 LiDAR 传感器 Velodyne VLP-16（Velodyne LIDAR Inc.，San Jose，CA，USA）获取的 3D 点云中水果检测的 matlab 实现。 此实现用于评估 ，其中包含 11 棵富士苹果树的 3D LiDAR 数据以及相应的果实位置注释。 在以下位置找到更多信息： 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/ GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git 然后，在保存代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。 在 /data 文件夹中，保存可用的地面实况和点云数据（“AllTrees_Groundtruth”和“AllTrees_pcloud”）。 先决条件 MATLAB R2018（我们没有在其他matlab版本中测试过） 计算机视觉系统工具箱 统计和机器学习工具箱 数据准备 LFuji-air 数据集：保存在 /data 文件夹中。 交叉验证

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