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水果识别小程序-结合python深度学习识别

效果演示图如下：

水果识别小程序-结合python深度学习识别_第1张图片

 通过读取图片识别到的水果再结合深度学习模型进行识别。

完整的demo展示如下：

水果识别小程序-结合python深度学习识别_第2张图片

 水果识别小程序-结合python深度学习识别_第3张图片

 水果识别小程序-结合python深度学习识别_第4张图片

 算法部分是深度学习网络训练部分

用的python-pytorch

包括水果数据集文件夹，下面放置了不同种类的水果文件夹

通过运行01训练数据集文本生成.py会将水果数据集文件夹下的图片路径保存到test.txt和

train.txt文件中。再运行02mobilenetv2迁移学习.py对01生成的txt文本进行读取，使用的是mobilenetv2轻量级网络进行数据训练，得到的模型较小，放置再当前文件夹下，保存为model.ckpt文件，最后运行03flask_server.py调用服务端口，读取深度学习模型，对小程序端传来的图片进行识别再将识别结果传回去。

然后是小程序部分

主要代码在pages/index文件下。

水果识别小程序-结合python深度学习识别_第5张图片

完整项目：

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