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matplotlib==3.5.1
numpy==1.21.5
Pillow==9.4.0
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tensorflow==2.11.0
tensorflow_gpu==2.5.0
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智慧农业基于Shufflenet和vgg16分别实现鱼类分类识别python源码(带数据集+模型+训练预测使用说明).zip
共38个文件
png:12个
pyc:11个
py:6个
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2023-05-21
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智慧农业基于Shufflenet和vgg16分别实现鱼类分类识别python源码(带数据集+模型+训练预测使用说明).zip 【项目资源说明】 框架使用t配置:tensorflow==2.11.0、Cuda 10.1 数据集包含9类鱼类,分别是河豚、蝴蝶鱼、金鱼、鲫鱼、龙鱼、罗汉鱼、鲇鱼、清道夫、石板4777张训练集, 528张验证集。 该资源包含预训练模型+预测模型+数据集+算法代码+说明文档 模型预测 在命令行运行: python predict.py 可以通过修改predict.py里面的model_name来调用不同模型进行预测 im_height = 224 # 输入图片的高 im_width = 224 # 输入图片的宽 model_name = "Shufflenet" # 模型名称"Shufflenet"、"VGG" img_path 模型训练 在命令行运行: python train.py 【备注】:该项目可用于毕设、课程设计、比赛项目、可自定义训练其他数据、也可以添加多种延展功能,请放心下载使用~
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智慧农业-基于Shufflenet和vgg16分别实现鱼类分类识别python源码(带数据集+模型+训练预测使用说明).zip (38个子文件)
Reptiles.py 5KB
项目说明文档必看.md 4KB
predict.py 3KB
nets
Vgg.py 2KB
Shufflenet.py 7KB
__pycache__
EfficientnetV2.cpython-37.pyc 10KB
Alexnet.cpython-37.pyc 2KB
Shufflenet.cpython-37.pyc 6KB
Vgg.cpython-37.pyc 2KB
Mobilenetv3.cpython-37.pyc 7KB
Mobilenetv2.cpython-37.pyc 4KB
EfficientnetV1.cpython-37.pyc 9KB
Vision_transformer.cpython-37.pyc 10KB
Googlenet.cpython-37.pyc 4KB
Resnet.cpython-37.pyc 5KB
img
AlexNet_loss.png 28KB
Shufflenet_acc.png 31KB
VGG_loss.png 32KB
AlexNet_acc.png 28KB
Googlenet_acc.png 30KB
MobilenetV3_loss.png 29KB
Resnet_loss.png 24KB
Shufflenet_loss.png 27KB
Googlenet_loss.png 28KB
VGG_acc.png 31KB
Resnet_acc.png 26KB
MobilenetV3_acc.png 31KB
split_data.py 3KB
requirements.txt 127B
logs
MobilenetV3.log 14KB
Googlenet.log 14KB
Resnet.log 14KB
Shufflenet.log 14KB
AlexNet.log 14KB
VGG.log 14KB
class_indices.json 175B
train.py 14KB
__pycache__
model.cpython-37.pyc 2KB
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