使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。

基于深度学习opencv实现3类水果识别检测源码(带GUI界面) +模型 +2380张数据集 +评估指标曲线 +操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

毕设项目 基于VGG19网络实现5类水果识别系统源码+数据集+模型+项目操作说明 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

10类水果分类数据集（10类苹果，猕猴桃，香蕉，樱桃，橘子，芒果，鳄梨，菠萝，草莓，。每类超过200张图片） 10类水果分类数据集（10类苹果，猕猴桃，香蕉，樱桃，橘子，芒果，鳄梨，菠萝，草莓，。每类超过200张图片）

进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于yolov数据集仅训练数据集和测试训练集加一起一共1000张图片，大部分的图片背景为白色，有少部分的背景干扰，有需要的可以下载测试。

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

该数据集包括200+个类，每类包含水果越300+张，每张水果图片都经过了旋转。 苹果（不同品种：深红色、金色、金红色、史密斯奶奶、粉红女士、红色、红色美味）、杏、鳄梨、熟鳄梨、香蕉（黄色、红色、女士手指）、甜菜根红、蓝莓、仙人掌、哈密瓜（2个品种）、洋芋、花椰菜、樱桃（不同品种，雷尼尔）、樱桃蜡（黄、红、黑）、栗子，克莱门汀、椰子、玉米（带壳）、黄瓜（成熟）、大枣、茄子、无花果、姜根、石榴、葡萄（蓝色、粉色、白色（不同品种））、葡萄柚（粉色、白色）、番石榴、榛子、越橘、猕猴桃、卡其、大头菜、金缕梅、柠檬（普通、梅耶）、青柠、荔枝、柑桔、芒果（绿色、红色）、芒果、芒果，甜瓜馅饼、桑椹、油桃（普通、扁平）、坚果（森林、山核桃）、洋葱（红色、白色）、橘子、木瓜、西番莲、桃子（不同品种）、佩皮诺、梨（不同品种，阿巴特、福莱尔、凯撒、怪兽、红、石、威廉姆斯）、胡椒（红、绿、橙、黄）、酸浆（普通，带壳）、菠萝（普通、迷你），皮塔哈亚红、李子（不同品种）、石榴、石榴甜心、土豆（红、甜、白）、木瓜、红毛丹、覆盆子、红醋栗、萨拉克、草莓（普通、楔形）、柽柳、坦格洛、番茄

水果数据集，三种class(apple/banana/grape)，共340张，标注格式为xml格式，标注软件为精灵标注助手。

内有四个分类,分别是苹果、香蕉、橘子以及混合水果。 该压缩包可直接上传至百度EasyDL平台进行模型训练。

水果图像的识别与分类所需要的数据集