深度學(xué)習(xí) CNN 算法實(shí)現(xiàn)蔬菜分類(lèi)識(shí)別系統(tǒng),，附數(shù)據(jù)集與 PyQt5 UI 界面,，提供全套源碼在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,，蔬菜識(shí)別至關(guān)重要,。本文聚焦于此,，精心打造了基于 MobileNet 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的蔬菜識(shí)別系統(tǒng),。為了讓系統(tǒng)精準(zhǔn) “學(xué)習(xí)”,，從網(wǎng)絡(luò)廣泛收集了 15 類(lèi)、共 21000 張蔬菜圖像,，構(gòu)成了豐富的數(shù)據(jù)集,。這些數(shù)據(jù)以 8:2 的比例巧妙劃分成訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，同時(shí)運(yùn)用隨機(jī)裁剪,、水平翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),，大大提升了模型的泛化能力，使其能更好地應(yīng)對(duì)各種實(shí)際場(chǎng)景,。借助 MobileNet 模型強(qiáng)大的特性,，系統(tǒng)在資源受限的情況下，也能高效,、精準(zhǔn)地完成圖像分類(lèi)任務(wù),。經(jīng)過(guò) 30 個(gè)訓(xùn)練周期的 “磨礪”,，系統(tǒng)在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率高達(dá) 99%,，通過(guò)混淆矩陣可以清晰看到，它在各類(lèi)蔬菜分類(lèi)任務(wù)中都有著極為出色的表現(xiàn),。不僅如此,，為了方便用戶使用,，采用 PyQt5 庫(kù)精心設(shè)計(jì)了用戶交互界面，用戶只需輕松上傳蔬菜圖片,，就能快速看到分類(lèi)結(jié)果,。這個(gè)蔬菜識(shí)別系統(tǒng)憑借高效的分類(lèi)性能，為農(nóng)業(yè)自動(dòng)化中的蔬菜識(shí)別難題提供了切實(shí)可行的解決辦法,，有望推動(dòng)該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展,。