【Mind+ 训练模型】看看这是什么水果 简单

1. 项目介绍

尝试使用Mind+ V2.0 的模型训练工具中的图像分类技术实现常见水果的识别。为水果摊的自助结账做好准备。

2 .项目原理

本项目基于图像分类技术实现水果识别功能，由数据准备到模型推理与模型应用三部分构成。

（1）数据准备，这里我找了网上常见水果数据集。有11类水果，每种水果都有超过100张图片；

（2）模型训练与模型测试由Mind+来完成，Mind+已经提供了完整的AI训练流程，大大降低了训练模型的门槛。

（3）使用Mind+跑一个真实的例子，加载模型，通过摄像头去看，实现水果类型的识别。

3 .项目实现

(1)使用Mind+中的模型训练——图像分类来建立模型训练的框架。

（2）这里准备了11种水果的图片，点击新增类别，增加11个标签，然后给每个标签标记好名字，与对应的水果分类相同。再将图片像炒菜一样，分类添加给各个标签。

（3）训练模型参数选择，这里我保持了默认参数。

（4）漫长的训练过程。训练过程取决于训练集的大小，和训练参数的设置。我这里打个10分钟就训练完成了。可以看到训练过程中的各种参数。

（5）验证模型。将测试集的图片丢给模型，可以看见模型运算后的结果。

（6）导出模型文件。导出的模型文件是一个压缩包，打开压缩包可以看见，一个是模型的描述文件，一个是模型文件。

(7)建立一个应用，加载模型，实现通过摄像头识别对应水果功能。

4.模型文件和源码