【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练

一、介绍

蔬菜识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集（‘土豆’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘莲藕’, ‘菠菜’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘黄瓜’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面，实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

视频+介绍+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uc1z9asdufhe1co7

四、ResNet50算法

ResNet50是一种深度残差网络，它通过引入残差学习框架解决了深度网络训练中的梯度消失问题。ResNet50包含50层网络结构，使用多个残差块（Residual Block）堆叠而成，每个残差块内部包含多个卷积层和批量归一化层（Batch Normalization），以及ReLU激活函数。ResNet50通过跳跃连接（Skip Connection）将输入直接添加到输出，使得网络可以学习到恒等映射，从而减轻梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能。

以下是使用MindSpore框架的ResNet50算法的示例代码：

# 定义ResNet50网络
network = resnet50(pretrained=True)
# 全连接层输入层的大小
in_channel = network.fc.in_channels
fc = nn.Dense(in_channels=in_channel, out_channels=10)
# 重置全连接层
network.fc = fc

# 设置学习率
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)
# 定义优化器和损失函数
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

这段代码首先定义了一个ResNet50网络，并替换了原始网络的全连接层以适应新的分类任务。接着，设置了学习率调度器、优化器和损失函数，并定义了训练步骤函数。