一痹雅、介紹
蔬菜識別系統(tǒng)涌矢，本系統(tǒng)使用Python作為主要編程語言扁达，通過收集了8種常見的蔬菜圖像數(shù)據(jù)集（'土豆', '大白菜', '大蔥', '蓮藕', '菠菜', '西紅柿', '韭菜', '黃瓜'），然后基于TensorFlow搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型叹坦，通過多輪迭代訓(xùn)練最后得到一個識別精度較高的模型文件害淤。在使用Django開發(fā)web網(wǎng)頁端操作界面扇雕，實現(xiàn)用戶上傳一張蔬菜圖片識別其名稱。
二窥摄、系統(tǒng)效果圖片展示
三镶奉、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝
視頻+介紹+代碼：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uc1z9asdufhe1co7
四、ResNet50算法
ResNet50是一種深度殘差網(wǎng)絡(luò)崭放，它通過引入殘差學(xué)習(xí)框架解決了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題哨苛。ResNet50包含50層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用多個殘差塊（Residual Block）堆疊而成币砂，每個殘差塊內(nèi)部包含多個卷積層和批量歸一化層（Batch Normalization）建峭，以及ReLU激活函數(shù)。ResNet50通過跳躍連接（Skip Connection）將輸入直接添加到輸出决摧，使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到恒等映射亿蒸，從而減輕梯度消失問題使碾，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)成為可能。
以下是使用MindSpore框架的ResNet50算法的示例代碼：
# 定義ResNet50網(wǎng)絡(luò)
network = resnet50(pretrained=True)
# 全連接層輸入層的大小
in_channel = network.fc.in_channels
fc = nn.Dense(in_channels=in_channel, out_channels=10)
# 重置全連接層
network.fc = fc
# 設(shè)置學(xué)習(xí)率
num_epochs = 5
lr = nn.cosine_decay_lr(min_lr=0.00001, max_lr=0.001, total_step=step_size_train * num_epochs,
step_per_epoch=step_size_train, decay_epoch=num_epochs)
# 定義優(yōu)化器和損失函數(shù)
opt = nn.Momentum(params=network.trainable_params(), learning_rate=lr, momentum=0.9)
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
def forward_fn(inputs, targets):
logits = network(inputs)
loss = loss_fn(logits, targets)
return loss
grad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, opt.parameters)
def train_step(inputs, targets):
loss, grads = grad_fn(inputs, targets)
opt(grads)
return loss
這段代碼首先定義了一個ResNet50網(wǎng)絡(luò)祝懂，并替換了原始網(wǎng)絡(luò)的全連接層以適應(yīng)新的分類任務(wù)。接著拘鞋，設(shè)置了學(xué)習(xí)率調(diào)度器砚蓬、優(yōu)化器和損失函數(shù)，并定義了訓(xùn)練步驟函數(shù)盆色。
