文章 专题 AI工具 学习 下载 问答 源码 最近更新
PHP
会员中心 讲师中心 微信公众号
首页 > 后端开发 > Python教程 > 正文

深度学习图像识别：苹果香蕉分类，458张图片够用吗？

霞舞
发布： 2025-03-24 09:46:11
原创
350人浏览过

深度学习图像识别：苹果与香蕉分类，458张图片够吗？

深度学习图像识别：苹果香蕉分类，458张图片够用吗？

本文分析了利用深度学习进行苹果和香蕉图像识别的样本量需求。 一个案例中，使用ResNet50模型，分别收集了195张香蕉图片和263张苹果图片（共458张），进行训练后，所有图片都被错误分类为香蕉，这引发了对样本量是否充足的质疑。

案例中使用了预训练的ResNet50模型，并调整了最后一层全连接层进行二元分类。 代码中包含了数据增强技术（如随机裁剪和水平翻转），并采用了SGD优化器。然而，由于训练样本有限，模型泛化能力不足，导致预测结果严重失误。

针对此问题，一种替代方案是：利用预训练的VGG16模型提取图像特征，再用这些特征训练一个三层多层感知器(MLP)进行分类。 此方法认为，利用预训练模型强大的特征提取能力，可以降低对训练样本数量的要求，几百张图片可能就足够。

因此，在数据量有限的情况下，选择合适的模型架构和特征提取方法至关重要。大型卷积神经网络（如ResNet50）在小数据集上训练容易过拟合，导致泛化能力差。而使用预训练模型提取特征再训练，则能有效缓解这一问题，提升模型性能。

以上就是深度学习图像识别：苹果香蕉分类，458张图片够用吗？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

数码产品性能查询
数码产品性能查询

该软件包括了市面上所有手机CPU，手机跑分情况，电脑CPU，电脑产品信息等等，方便需要大家查阅数码产品最新情况，了解产品特性，能够进行对比选择最具性价比的商品。

下载
相关标签：
苹果 架构
来源：php中文网
收藏 点赞
上一篇：如何在macOS上将apscheduler定时任务配置为服务？ 下一篇：如何解决PyInstaller打包Tkinter程序时wav资源加载失败的问题？
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
最新问题
Python里MRO方法解析顺序 多重继承中方法查找顺序MRO详解 MRO是Python中方法解析顺序的机制，用于确定多重继承下方法的查找顺序。当类继承自多个父类时，Python通过C3线性化算法生成MRO，确保每个类只出现一次且子类总在父类前面，同时保持父类的相对顺序不变。例如，类D(B,C)的MRO为D→B→C→A→object。C3算法的核心规则包括：1.子类出现在父类前面；2.父类顺序从左到右保持不变；3.各类MRO需一致合并。MRO常见于调用super()、设计Mixin类及调试继承问题时。可通过ClassName.__mro__属性或mro()方法查
2025-06-12 09:57:04
481
Python的BeautifulSoup库怎么使用？ BeautifulSoup库在Python中用于解析HTML和XML文件。它提供了灵活的解析功能和人性化的数据操作方式。使用步骤包括：1)创建BeautifulSoup对象并选择解析器，如html.parser或lxml；2)使用find_all()或select()方法搜索和提取数据，如提取所有标签内容或使用CSS选择器查找特定元素；3)注意常见陷阱和性能优化，如检查HTML源码和考虑使用更高效的解析器。总之，BeautifulSoup是一个强大且易用的工具，适用于各种解析任务。
2025-06-11 08:30:02
780
Python网页抓取 Python动态页面爬取方案 动态页面爬取的难点在于JavaScript加载内容无法被传统工具抓取，解决方法有三：一、使用Selenium模拟真实浏览器操作，适合交互复杂但资源消耗大；二、采用Playwright或Puppeteer实现更轻量高效的自动化，支持异步与多浏览器；三、直接分析接口获取数据，效率高但需较高逆向分析能力。不同场景可根据需求选择合适方案。
2025-06-10 22:42:02
504
Python中traceback模块 异常堆栈追踪traceback的调试技巧 要高效使用Python的traceback模块进行调试，可采取以下技巧：1.手动获取异常信息时，用traceback.print_exc()直接打印或traceback.format_exc()获取字符串；2.通过limit参数控制显示堆栈层数，如traceback.print_exc(limit=2)显示最后两层；3.结合logging模块记录异常到日志文件，使用logging.error()或logging.exception()自动带出traceback；4.在交互式环境中自定义trace
2025-06-10 22:33:03
800
Python编程中sklearn代表什么 scikit-learn库在Python中的缩写sklearn解析 scikit-learn是基于Python的机器学习库，提供监督与非监督学习算法、模型选择、评估指标和预处理方法。1.它构建于NumPy和SciPy之上，接口简洁适合各类用户；2.名称中“sci”来自SciPy，“kit”表示工具包；3.实际使用时通常缩写为sklearn因为模块名即为sklearn；4.主要模块包括model_selection、preprocessing、linear_model、metrics和cluster等；5.使用流程一般为导入模型、拟合数据、预测结果；6.安装可通过
2025-06-10 22:00:04
219
python中文叫啥 python中文名称介绍 Python的中文名称是“蟒蛇”，源于英国喜剧团体MontyPython。1.这个名字易记且反映了Python简洁、优雅且功能强大的设计理念。2.作者分享了初学Python的感受，指出其适合初学者且有趣。3.Python广泛应用于网页开发、数据科学、人工智能等领域。4.提供了一个简单的代码示例帮助新手快速上手。5.作者强调了Python的缩进规则和丰富的库、框架，提高开发效率。6.Python不只是一种编程工具，更是一种简洁、优雅的思维方式。
2025-06-10 21:51:01
289
%s在python中含义 python格式化字符串占位符解析 %s在Python中是格式化字符串的占位符，用于插入字符串值。1）基本用法是将变量值替换%s，如"Hello,%s!"%name。2）可以处理任何类型的数据，因为Python会调用对象的__str__方法。3）对于多个值，可使用元组，如"Mynameis%sandIam%syearsold."%(name,age)。4）尽管在现代编程中.format()和f-strings更常用，%s在老项目和某些性能需求中仍有优势。
2025-06-10 21:18:02
757
Python图像处理技术 Python图像识别基础操作指南 Python实现图像识别的关键在于掌握基础步骤并进行有效预处理。首先安装Pillow、OpenCV和Pytesseract库，并配置TesseractOCR引擎；其次使用Pillow或OpenCV进行图像预处理，包括转灰度图、二值化和去噪以提高识别精度；接着用Pytesseract进行文字识别，注意优化参数如指定语言包和识别模式；最后可结合OpenCV进一步增强图像质量，从而提升整体识别效果。
2025-06-10 19:39:01
229
Python REST API开发指南 Python Flask框架核心功能解析 Flask是快速搭建RESTAPI服务的轻量级首选框架，其核心功能包括：1.路由和视图函数：通过@app.route()绑定URL路径与处理逻辑，支持多种HTTP方法，并建议将视图函数拆分到蓝图中以保持结构清晰；2.请求与响应处理：使用request对象获取参数或数据，返回值自动转换为响应对象，支持显式使用jsonify构造JSON响应；3.使用Flask-RESTful扩展：提供基于类的资源型接口设计，简化标准RESTAPI开发，支持参数类型转换及内置请求解析；4.中间件与错误处理：通过err
2025-06-10 19:33:01
701
Python中re模块功能解析 正则表达式re模块在Python中的常用方法 Python中的re模块提供核心正则表达式处理功能，常用方法包括：1.re.match()从字符串开头匹配；2.re.search()扫描整个字符串找到第一个匹配；3.re.findall()返回所有匹配结果组成的列表；4.re.sub()替换匹配内容并支持分组引用；5.re.split()根据匹配分割字符串。其中match只在开头匹配失败则返回None，search则在整个字符串查找首个匹配，findall能提取多个匹配项，sub支持高级替换技巧如日期格式转换，这些函数结合正则语法能高效解决字
2025-06-10 18:39:03
413
相关专题
更多>
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
相关推荐
热门推荐
最新课程
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网：公益在线php培训，帮助PHP学习者快速成长！
关注服务号 技术交流群
app下载
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号

  • PHP学习

  • 技术支持

  • 返回顶部