基于蔬菜水果图片识别少量样本测试效果Python源代码+项目说明+数据集+模型.zip

<项目介绍> 利用Google开源的Inception_resnet_v2模型实现了['土豆','圣女果','芒果','韭菜','大葱','大白菜','香蕉','胡萝卜','梨','黄瓜','西红柿','苹果']12个类别的水果蔬菜识别问题，模型训练精度达到85%以上 图片预处理： >>trannsform.py 将图片处理成299X299的分辨率 >>tfre - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------