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       Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码

       本项目利用深度学习技术，提供了一个水果分类识别训练与测试的分类分类框架，支持多种模型如googlenet,源码源码 resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容：

       1. 水果数据集

       Fruit-Dataset：包含种水果，物品物品内核扩展源码总计,分类分类张图像，是源码源码上风口指标源码训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗，物品物品以确保模型识别准确度。分类分类

       Fruits 蔬果数据集：包含种水果，源码源码张高质量，物品物品适合研究，分类分类但不适合实际应用，源码源码因为背景多为白色，物品物品刘备线指标源码且存在大量相似角度的分类分类。

       自定义数据集：支持新增类别或自定义数据进行训练。源码源码

       2. 训练过程

       项目基于Fruit-Dataset，燕窝溯源码真品框架包括数据准备、配置文件设置、训练开始、传世引擎源码编译训练可视化以及优化建议。配置文件config.yaml用于调整训练参数。

       3. 模型效果

       初始模型在Fruit-Dataset上的测试结果显示，训练集Accuracy约为%，测试集Accuracy为%。通过调整模型和数据，有望进一步提升性能。

       4. 下载与测试

       源码下载地址提供完整训练代码，demo.py文件用于模型的推理和测试。