深度学习 CNN 算法实现蔬菜分类识别系统

深度学习 CNN 算法实现蔬菜分类识别系统，附数据集与 PyQt5 UI 界面，提供全套源码在农业自动化领域，蔬菜识别至关重要。本文聚焦于此，精心打造了基于 MobileNet 深度学习网络的蔬菜识别系统。为了让系统精准 “学习"，从网络广泛收集了 15 类、共 21000 张蔬菜图像，构成了丰富的数据集。这些数据以 8:2 的比例巧妙划分成训练集与验证集，同时运用随机裁剪、水平翻转等数据增强技术，大大提升了模型的泛化能力，使其能更好地应对各种实际场景。借助 MobileNet 模型强大的特性，系统在资源受限的情况下，也能高效、精准地完成图像分类任务。经过 30 个训练周期的 “磨砺"，系统在验证集上的准确率高达 99%，通过混淆矩阵可以清晰看到，它在各类蔬菜分类任务中都有着极为出色的表现。不仅如此，为了方便用户使用，采用 PyQt5 库精心设计了用户交互界面，用户只需轻松上传蔬菜图片，就能快速看到分类结果。这个蔬菜识别系统凭借高效的分类性能，为农业自动化中的蔬菜识别难题提供了切实可行的解决办法，有望推动该领域的进一步发展。