基于Matlab平台的水果识别分类（分类器，Matlab平台版运行）

【水果分类】基于计算机视觉实现水果识别分类含Matlab源码

基于深度学习+Vue+Flask的水果识别分类系统源码+模型+项目操作说明 1、本项目使用迁移学习技术，对在ImageNet数据集上带有预训练权重VGG16、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet121模型进行微调，然后将其用在水果数据集上。最终训练后的模型能够准确对输入图片进行分类，并且最高准确率达到93.08%。 2、设计并实现前后端分离系统，前端Vue，后端Flask 后端模型对输入图片识别并返回用户。

深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类，可以有效的识别香蕉，苹果，奇异果等水果，并且可以联入互联网进行时间，天气温度，湿度的获取，有效的解放人们双手，有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气，时间数据 + 提供相应水果贮藏建议…… 1.AI功能本地运算，无需借助云端。 2.水果识别准确率较高，系统运行稳定，鲁棒性强。 3.系统可移植性强，应用场景广。

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