ResNet50 深度学习水果分类系统源码 + 教程 精准识别 100 种水果

【核心功能】

1. 基于 ResNet50 深度残差网络开发，可智能分类 100种常见水果（苹果 / 香蕉 / 橙子等）

2. 完整 Python 源码 + PyTorch 训练脚本（含数据增强 / 模型优化代码）

3. 提供 Kaggle 公开数据集下载（5 万 + 标注图像，含训练集 / 验证集 / 测试集）

【技术亮点】

采用迁移学习技术，小样本也能高效训练

支持 GPU 加速（测试环境：RTX4090 显卡）

平均准确率 80.52%，部分品类 F1-Score 超 98%

附带可视化训练曲线（损失 / 精度变化图）

【商品包含】

全套 Python 源码（含数据加载 / 模型训练 / 预测脚本）

详细配置说明文档（环境搭建 / 参数修改指南）

预训练模型权重文件 (.pth 格式)

【适用场景】

? 农业自动化分拣 ? 超市智能称重 ? 水果库存管理 ? 深度学习课程设计

【购买须知】

1. 虚拟商品非实物，发货后不支持退换

2. 下单后自动发送百度网盘链接（永久有效）

3. 需要基础 Python/PyTorch 知识，小白建议先看教程再操作