效果演示图如下:
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:
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。
完整项目:
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