文件名称：CV_DL-Final-Project
文件大小：19.39MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 16:22:00
JupyterNotebook
食品分类 数据集：Food-11图片数据集 食物类型识别是对象识别最有用的应用之一，可以在我们生活的各个方面受到起诉，也可以帮助从事可食用物品的业务。该数据集包含16643个食物图像，分为11个主要食物类别。它分为三部分–评估，培训和验证，每一部分包含11类食物： • 面包 • 奶制品 • 甜点 • 蛋 • 油炸食物 • 肉 •面食 • 米 • 海鲜 • 汤 •蔬菜水果 这些食物类别构成了我们模型的类别 食物11图片类 型号汇总 食品分类模型使用ResNet对各种食品类型进行分类，例如面包，乳制品，汤，米饭等。该模型分别具有2个层，分别是256个神经元和128个神经元。该模型还包括2个Dropout值（分别为0.5和0.3）用于分类以及大约2500万个参数。对于15个时期，它提供了44％和39％的精度。 准确性 失利
【文件预览】：
CV_DL-Final-Project-main
----Food_Classification.ipynb(492KB)
----README.md(1KB)
----Demo Video.mp4(20.01MB)