湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

目錄

1引言...............................................................................................................................1

1.1項(xiàng)目背景............................................................................................................1

1.2開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具................................................................................................1

1.2.1Python簡(jiǎn)介............................................................................................1

1.2.2Tensorflow簡(jiǎn)介....................................................................................2

1.2.3GoogleColab簡(jiǎn)介................................................................................2

2需求分析.......................................................................................................................3

2.1需求分析............................................................................................................3

2.2圖像識(shí)別功能分析............................................................................................4

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析....................................................................................................5

2.3.1深度學(xué)習(xí).................................................................................................5

2.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).........................................................................................5

2.3.3LeNet.......................................................................................................6

3數(shù)據(jù)集...........................................................................................................................7

3.1數(shù)據(jù)集介紹........................................................................................................7

3.2數(shù)據(jù)集加載........................................................................................................8

4數(shù)據(jù)集處理...................................................................................................................8

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理........................................................................................................9

4.2數(shù)據(jù)可視化........................................................................................................9

5模型構(gòu)建與應(yīng)用.........................................................................................................10

5.1模型構(gòu)建...........................................................................................................10

5.2模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)..............................................................................................11

5.2.1優(yōu)化器設(shè)置...........................................................................................11

5.2.2損失函數(shù)設(shè)置.......................................................................................11

5.2.3模型優(yōu)化...............................................................................................12

5.3模型的應(yīng)用......................................................................................................13

I

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

6小結(jié).............................................................................................................................13

參考資料.........................................................................................................................14

II

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)的水果種類識(shí)別方法設(shè)計(jì)

1引言

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別和分類已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的

熱門(mén)研究方向之一。水果種類識(shí)別是其中一個(gè)重要的應(yīng)用場(chǎng)景，它在水果行業(yè)

中具有廣泛的應(yīng)用。然而，由于水果種類的差異性和多樣性，傳統(tǒng)的基于規(guī)則

的方法往往難以勝任這一任務(wù)。因此，基于深度學(xué)習(xí)的水果種類識(shí)別方法成為

了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。

1.1項(xiàng)目背景

該項(xiàng)目的背景是針對(duì)水果種類識(shí)別這一實(shí)際問(wèn)題，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)

計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種準(zhǔn)確、高效的水果種類識(shí)別方法。

隨著人們對(duì)健康和營(yíng)養(yǎng)的關(guān)注度不斷提高，水果作為一種天然的健康食品

備受青睞。因此，在水果種類的生產(chǎn)、加工和銷售過(guò)程中，對(duì)水果種類的快速

識(shí)別和分類具有非常重要的意義。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法雖然在一定程度上可

以完成這一任務(wù)，但是由于水果種類的差異性和多樣性，難以達(dá)到高準(zhǔn)確度和

高效率的要求。

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的水果種類識(shí)別

方法受到越來(lái)越多的關(guān)注。深度學(xué)習(xí)具有優(yōu)秀的特征提取能力和分類能力，可

以有效地解決水果種類識(shí)別中的復(fù)雜性和多樣性問(wèn)題。因此，本項(xiàng)目旨在利用

深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果種類識(shí)別系統(tǒng)，能夠快速、

準(zhǔn)確地對(duì)多種水果進(jìn)行分類識(shí)別，具有廣泛的應(yīng)用前景和市場(chǎng)潛力。

該項(xiàng)目的研究和實(shí)現(xiàn)不僅能夠提高水果行業(yè)的生產(chǎn)和銷售效率，也可以為

其他領(lǐng)域的圖像識(shí)別和分類問(wèn)題提供有價(jià)值的參考和啟示。

1.2開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具

1.2.1Python簡(jiǎn)介

Python是一種廣泛使用的解釋型、高級(jí)和通用的編程語(yǔ)言。Python支持多

種編程范型，包括結(jié)構(gòu)化、過(guò)程式、反射式、面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程。它擁有

動(dòng)態(tài)類型系統(tǒng)和垃圾回收功能，能夠自動(dòng)管理內(nèi)存使用，并且其本身?yè)碛幸粋€(gè)

巨大而廣泛的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。它的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)以及面向?qū)ο蟮姆椒?，旨在幫助程序員為

1

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

小型的和大型的項(xiàng)目編寫(xiě)邏輯清晰的代碼。

吉多·范羅蘇姆于1980年代后期開(kāi)始研發(fā)Python，作為ABC語(yǔ)言的后繼者，

它也可以被視為采用了叫做M-表達(dá)式的中綴表示法的一種LISP方言。吉多·范

羅蘇姆于1991年首次發(fā)布Python0.9.0。Python2.0于2000年發(fā)布并引入了

新功能。Python3.0于2008年發(fā)布，它是該語(yǔ)言的主要修訂版，并非完全向后

兼容。Python2于2020年隨2.7.18版停止支持。

Python的設(shè)計(jì)哲學(xué)，強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法，尤其是使用空格縮

進(jìn)來(lái)劃分代碼塊。相比于C語(yǔ)言或Java，Python讓開(kāi)發(fā)者能夠用更少的代碼表

達(dá)想法。

Python解釋器本身幾乎可以在所有的操作系統(tǒng)中運(yùn)行，它的官方解釋器

CPython是用C語(yǔ)言編寫(xiě)的。Python是一個(gè)由社群驅(qū)動(dòng)的自由軟件，目前由

Python軟件基金會(huì)管理。Python是最受歡迎的編程語(yǔ)言之一。

1.2.2Tensorflow簡(jiǎn)介

TensorFlow是由Google開(kāi)發(fā)的一款基于數(shù)據(jù)流編程的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，

于2015年首次發(fā)布。它支持多種編程語(yǔ)言，包括Python、C++、Java等，也支

持多種硬件平臺(tái)，包括CPU、GPU、TPU等。

TensorFlow采用了靜態(tài)計(jì)算圖的方式，通過(guò)定義計(jì)算圖中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)

（Tensor）以及它們之間的計(jì)算關(guān)系來(lái)完成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。它具

有靈活性、跨平臺(tái)性、易用性和開(kāi)放性等優(yōu)點(diǎn)。

TensorFlow提供了豐富的API和工具，支持各種不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)

器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，從簡(jiǎn)單的線性回歸到復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。這使得開(kāi)

發(fā)人員可以快速地構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。同時(shí)，TensorFlow也支持多種編

程語(yǔ)言和多種硬件平臺(tái)，這意味著開(kāi)發(fā)人員可以在不同的環(huán)境中使用

TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的開(kāi)發(fā)和部署。

TensorFlow是開(kāi)源的，這意味著任何人都可以自由地使用、修改和分享

TensorFlow的代碼和模型。由于其強(qiáng)大的功能和易用性，TensorFlow已經(jīng)成為

了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受歡迎的框架之一，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、

語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。

1.2.3GoogleColab簡(jiǎn)介

GoogleColaboratory（簡(jiǎn)稱Colab）是一款由Google開(kāi)發(fā)的免費(fèi)云端

Notebook環(huán)境。它基于JupyterNotebook，集成了Python語(yǔ)言、TensorFlow、

2

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

PyTorch等機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫(kù)，支持運(yùn)行代碼、編寫(xiě)文檔和展示圖形化結(jié)果。用

戶可以通過(guò)瀏覽器直接訪問(wèn)Colab，無(wú)需進(jìn)行任何安裝和配置。

Colab提供了免費(fèi)的GPU和TPU資源，使得用戶可以在云端快速地訓(xùn)練和測(cè)

試自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。用戶可以上傳和下載數(shù)據(jù)、保存和分享Notebook，也

可以與其他用戶進(jìn)行協(xié)作編輯和演示。此外，Colab還提供了預(yù)訓(xùn)練的模型、示

例Notebook和教程等資源，方便用戶進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)踐。

Colab的優(yōu)點(diǎn)在于它是免費(fèi)的、易用的、跨平臺(tái)的、協(xié)作的。它不僅提供了

免費(fèi)的GPU和TPU資源，使得用戶可以在云端快速地訓(xùn)練和測(cè)試自己的機(jī)器學(xué)

習(xí)模型，而且基于JupyterNotebook，支持Python語(yǔ)言和多種機(jī)器學(xué)習(xí)框架和

庫(kù)，用戶可以快速地編寫(xiě)和運(yùn)行代碼、編寫(xiě)文檔和展示圖形化結(jié)果。用戶可以

通過(guò)瀏覽器直接訪問(wèn)Colab，無(wú)需進(jìn)行任何安裝和配置，也可以在多種操作系統(tǒng)

和設(shè)備上進(jìn)行使用。此外，Colab還支持多用戶協(xié)作編輯和演示，用戶可以上傳

和下載數(shù)據(jù)、保存和分享Notebook，也可以與其他用戶進(jìn)行協(xié)作編輯和演示。

由于其強(qiáng)大的功能和易用性，Colab已經(jīng)成為了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最

受歡迎的云端Notebook環(huán)境之一，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究、工業(yè)應(yīng)用和個(gè)人學(xué)

習(xí)等領(lǐng)域。

2需求分析

2.1需求分析

1.功能需求

該畢業(yè)設(shè)計(jì)的主要目的是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種基于深度學(xué)習(xí)的水果種類識(shí)別方

法，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)快速、準(zhǔn)確地對(duì)多種水果進(jìn)行分類。因此，需要進(jìn)行需

求分析，明確該系統(tǒng)的功能和性能要求，以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

該系統(tǒng)需要能夠?qū)Χ喾N水果進(jìn)行圖像識(shí)別和分類，對(duì)輸入的水果圖片進(jìn)行

處理和分析，最終輸出水果種類的識(shí)別結(jié)果。具體功能需求包括：

圖像輸入和處理：系統(tǒng)能夠接收用戶上傳的水果圖片，對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理，

包括圖像大小的調(diào)整、顏色空間的轉(zhuǎn)換、噪聲的去除等。

特征提取和分類：系統(tǒng)能夠利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)

處理后的水果圖片進(jìn)行特征提取和分類，得出水果種類的識(shí)別結(jié)果。

識(shí)別結(jié)果的展示和輸出：系統(tǒng)能夠?qū)⑺N類的識(shí)別結(jié)果輸出到用戶界面，

同時(shí)也能夠?qū)⒔Y(jié)果保存或?qū)С龅轿募?/p>

2.性能需求

3

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)需要滿足以下性能要求，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性：

準(zhǔn)確性：系統(tǒng)對(duì)水果種類的識(shí)別率需要達(dá)到一定的準(zhǔn)確性，具體要求視實(shí)

際應(yīng)用需求而定。

響應(yīng)速度：系統(tǒng)需要在用戶上傳水果圖片后快速地進(jìn)行處理和分析，輸出

識(shí)別結(jié)果，響應(yīng)速度需要保證在合理的時(shí)間范圍內(nèi)。

可擴(kuò)展性：系統(tǒng)需要具備一定的可擴(kuò)展性，能夠處理大量的水果圖片，并

且支持更多的水果種類的識(shí)別。

2.2圖像識(shí)別功能分析

圖像識(shí)別功能是基于深度學(xué)習(xí)的水果種類識(shí)別方法的核心功能之一。它包

括圖像預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、模型測(cè)試和模型應(yīng)用等多個(gè)方面。

圖像預(yù)處理方面，需要對(duì)輸入的水果圖片進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像大小的調(diào)

整、顏色空間的轉(zhuǎn)換、噪聲的去除等，以提高模型的訓(xùn)練和測(cè)試效率，提高識(shí)

別準(zhǔn)確率。

特征提取方面，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的水

果圖片進(jìn)行特征提取。深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)到水果圖片中的關(guān)鍵特征，

對(duì)不同種類的水果進(jìn)行分類。

模型訓(xùn)練方面，通過(guò)在大量的水果圖片上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以得到較

為準(zhǔn)確的水果種類分類模型。訓(xùn)練過(guò)程需要考慮多種因素，如訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、

深度學(xué)習(xí)模型的選擇、訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)置等。

模型測(cè)試方面，需要對(duì)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估其水果種

類識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。測(cè)試過(guò)程需要使用一組測(cè)試數(shù)據(jù)集，測(cè)試數(shù)據(jù)集需要

和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集具有相似的分布。

模型應(yīng)用方面，將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，通過(guò)輸入水

果圖片，輸出水果種類的識(shí)別結(jié)果。識(shí)別結(jié)果需要直觀、準(zhǔn)確地展示給用戶，

可以采用圖形化界面進(jìn)行展示。

這些圖像識(shí)別功能的實(shí)現(xiàn)，可以幫助用戶快速、準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行分類，

提高水果識(shí)別的自動(dòng)化程度和效率，減少人工識(shí)別的成本和工作量。

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析

2.3.1深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建和訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸入數(shù)

4

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取出復(fù)雜的特征表示，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分析、理解和預(yù)測(cè)。

深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域都取得

了顯著的成果和應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)模型通常由多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成，每個(gè)層都由多個(gè)神經(jīng)元組成，

每個(gè)神經(jīng)元通過(guò)非線性的激活函數(shù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，輸出到下一層。深度

學(xué)習(xí)模型主要有以下幾類：

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：由多個(gè)全連接層組成，通過(guò)將每個(gè)神經(jīng)元的輸出作為下一

層的輸入，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的逐層處理和特征提取。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)卷積和池化操作對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和降維，具

有較好的圖像處理和識(shí)別能力。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)使用循環(huán)結(jié)構(gòu)對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和處理，可以有效

地處理自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：由生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)組成，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)生成模型

的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，可以生成逼真的圖像、音頻、文本等內(nèi)容。

深度學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，同時(shí)

還需要選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)框架

如TensorFlow、PyTorch、Keras等已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)的主流工具，可以方便地

構(gòu)建和訓(xùn)練各種深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和分析。

2.3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種常用于圖像、

語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。它主要利用卷積操作和池化操作

對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和降維，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分類和識(shí)別。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)包括以下幾點(diǎn)：

局部連接：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元只和局部區(qū)域的輸入神經(jīng)元相連，這種

局部連接可以減少模型參數(shù)量和計(jì)算量。

權(quán)值共享：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)卷積核在整個(gè)圖像上共享權(quán)值，這樣可以提高

模型的泛化能力和效率。

池化操作：通過(guò)池化操作對(duì)卷積后的特征圖進(jìn)行下采樣和降維，可以減少模型

參數(shù)量和計(jì)算量，同時(shí)增強(qiáng)特征的不變性和魯棒性。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)通常由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過(guò)

卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的特征，池化層通過(guò)降采樣操作減少特征的空間大小，

全連接層通過(guò)將特征映射到目標(biāo)類別進(jìn)行分類和識(shí)別。

5

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。

例如，AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，都在

ImageNet等大規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得了顯著的分類和識(shí)別效果。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)還被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、醫(yī)學(xué)影像診斷、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

2.3.3LeNet

LeNet是一個(gè)經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由YannLeCun等人在1998年提出，

主要應(yīng)用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別等圖像分類任務(wù)。LeNet網(wǎng)絡(luò)是一種比較淺的卷積神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)，它主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，通過(guò)卷積和池化操作對(duì)輸入

圖像進(jìn)行特征提取和降維，最終輸出類別概率分布。

圖2-1LeNet結(jié)構(gòu)圖

其中，輸入圖像經(jīng)過(guò)兩層卷積層和兩層池化層的處理后，通過(guò)全連接層進(jìn)

行分類。具體地，每個(gè)卷積層包含多個(gè)卷積核和偏置項(xiàng)，可以對(duì)輸入圖像進(jìn)行

卷積和激活操作，得到特征圖。池化層則主要用于對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣和降維，

可以有效地減少參數(shù)量和計(jì)算量，同時(shí)增強(qiáng)特征的不變性和魯棒性。最后，通

過(guò)全連接層將特征映射到目標(biāo)類別上，輸出類別概率分布。

LeNet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要采用反向傳播算法，通過(guò)梯度下降等優(yōu)化算法，對(duì)模

型參數(shù)進(jìn)行更新和調(diào)整，以使得模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上獲得更好的擬合效果。此外，

LeNet網(wǎng)絡(luò)還采用了一些常用的優(yōu)化技巧，如權(quán)重衰減、Dropout、批量歸一化

等，以提高模型的泛化能力和效率。

總的來(lái)說(shuō)，LeNet是一種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有較好的特征提取和

分類能力。在圖像識(shí)別任務(wù)中，可以通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)等手段進(jìn)行優(yōu)化，

獲得更好的識(shí)別效果。

6

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

3數(shù)據(jù)集

3.1數(shù)據(jù)集介紹

本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集為Fruits-360:Adatasetofimagescontainingfruits

andvegetables。

Fruits-360是一個(gè)包含水果和蔬菜圖像的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。其中包括多種水

果和蔬菜，如：蘋(píng)果（不同品種：CrimsonSnow，Golden，Golden-Red，Granny

Smith，PinkLady，Red，RedDelicious），杏，鱷梨，成熟鱷梨，香蕉（黃色，

紅色，LadyFinger），藍(lán)莓，仙人掌果，兩種甜瓜，楊桃，櫻桃（不同品種，

Rainier），櫻桃蠟（黃色，紅色，黑色），栗子，小橘子，椰子，棗，西番蓮，

葡萄（藍(lán)色，粉色，白色（不同品種）），柚子（粉色，白色），番石榴，榴

蓮，石榴，柿子，苦菜，金桔，檸檬，酸橙，荔枝，柑橘，芒果（綠色，紅

色），紫榴蓮，西番蓮，皮爾德薩波瓜，桑葚，油桃（常規(guī)，扁平），洋蔥（紅

色，白色），橙子，木瓜，百香果，桃子（不同品種），佩皮諾，梨（不同品

種，阿巴特，凱撒，怪獸，紅色，威廉姆斯），辣椒（紅色，綠色，黃色），

酸漿果（常規(guī)，帶殼），菠蘿（常規(guī)，Mini），紅皮火龍果，李子（不同品

種），石榴，柚子Sweetie，土豆（紅色，白色），榲桲，紅毛丹，覆盆子，紅

醋栗，蛇皮果，草莓（正常，楔形），番茄（不同品種，栗色，櫻桃紅，黃

色），核桃。

數(shù)據(jù)集共有75937張圖像，其中56781張用于訓(xùn)練，19053張用于測(cè)試，還

有103張多水果圖像。共有111個(gè)水果和蔬菜類別，圖像大小為100x100像素。

文件名格式為“image_index_100.jpg”（例如32_100.jpg）或

“r_image_index_100.jpg”（例如r_32_100.jpg）或

“r2_image_index_100.jpg”或“r3_image_index_100.jpg”。其中“r”表示

旋轉(zhuǎn)的水果，“r2”表示水果在第三軸周圍旋轉(zhuǎn)?！?00”表示圖像大?。?00x100

像素）。同一種水果的不同品種被視為不同的類別存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)集包括訓(xùn)練集和測(cè)試集，以及一個(gè)多水果類別的數(shù)據(jù)集。測(cè)試集中的

圖像都是每個(gè)圖像包含一個(gè)水果或蔬菜。數(shù)據(jù)集中的多水果類別圖像包含多個(gè)

水果（或水果類別）。同一種水果的不同品種被視為不同的類別存儲(chǔ)。該數(shù)據(jù)

集中的圖像采用特定的拍攝技術(shù)，并在拍攝后進(jìn)行后處理以分離水果圖像和背

景。數(shù)據(jù)集被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中，如水果識(shí)別和分類等。

該數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建者為HoreaMuresan和MihaiOltean。數(shù)據(jù)集的許可證為MIT許

7

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

可證，可免費(fèi)獲取和使用。

3.2數(shù)據(jù)集加載

使用os.listdir()函數(shù)遍歷文件夾中的每個(gè)子目錄（類別），并根據(jù)類別

名稱中的關(guān)鍵字來(lái)判斷水果類別。對(duì)于每個(gè)類別，函數(shù)進(jìn)一步遍歷該目錄下的

每個(gè)圖像，并使用load_img()函數(shù)將圖像加載為PILImage對(duì)象。

圖3-1數(shù)據(jù)集加載

4數(shù)據(jù)集處理

數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并改正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道關(guān)卡程序，

包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值等。

數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估重要指標(biāo)還包括數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理是實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)有序化

的必要過(guò)程，是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的關(guān)鍵步驟。

天氣預(yù)報(bào)、圖書(shū)館、超市、公路鐵路、航空航天、工業(yè)農(nóng)業(yè)、軍事，數(shù)據(jù)

處理無(wú)處不在，人類的發(fā)展從古至今都離不開(kāi)數(shù)據(jù)處理，現(xiàn)代社會(huì)人類生活與

數(shù)據(jù)處理聯(lián)系越發(fā)緊密，離開(kāi)了數(shù)據(jù)處理將無(wú)法想象。沒(méi)有了數(shù)據(jù)處理，股市、

8

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

銀行、鐵路、天氣預(yù)報(bào)都將無(wú)法正常進(jìn)行。

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

圖4-1數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程

這段代碼主要進(jìn)行了兩個(gè)操作：對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以及對(duì)標(biāo)簽

進(jìn)行one-hot編碼。在第一部分中，通過(guò)將NumPy數(shù)組中的圖像數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

為float32類型，將像素值歸一化到0到1之間，即將每個(gè)像素值除以255。這

是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以使模

型更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。在第二部分中，使用np_utils.to_categorical()函數(shù)

將NumPy數(shù)組中的標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為one-hot編碼形式。one-hot編碼是一種將標(biāo)簽向

量轉(zhuǎn)換為二元矩陣的方法，其中每行代表一個(gè)樣本，每列代表一個(gè)類別。在該

矩陣中，每個(gè)元素的值為0或1，表示樣本所屬的類別。one-hot編碼使得標(biāo)簽

數(shù)據(jù)能夠更好地適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。這里使用了

len(np.unique(y_train))獲取標(biāo)簽類別的數(shù)量，以確保one-hot編碼的輸出與

數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽類別數(shù)量匹配。

4.2數(shù)據(jù)可視化

圖4-2圖片可視化圖

使用matplotlib庫(kù)創(chuàng)建了一個(gè)大小為(30,5)的畫(huà)布，并在畫(huà)布上創(chuàng)建了

10個(gè)子圖。每個(gè)子圖的位置設(shè)置為1行3列的子圖網(wǎng)格中的一個(gè)位置，并且不

顯示刻度。該操作旨在為我們提供一個(gè)可視化工具，以便比較10個(gè)圖像子集的

內(nèi)容。

9

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

5模型構(gòu)建與應(yīng)用

5.1模型構(gòu)建

圖5-1模型構(gòu)建代碼

這是一個(gè)使用TensorFlow構(gòu)建的經(jīng)典LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像分

類任務(wù)。它的輸入形狀為(32,32,3)，表示每個(gè)圖像的大小為32x32像素，3個(gè)

顏色通道(RGB)。網(wǎng)絡(luò)包含6個(gè)卷積層，16個(gè)卷積核，和兩個(gè)全連接層。

第一個(gè)卷積層(Conv2D)采用5x5的卷積核，步幅為1，使用tanh作為激活

函數(shù)，并使用"same"填充方式，以保持輸入和輸出大小相同。

第一個(gè)平均池化層(AveragePooling2D)使用2x2的池化核和2的步幅進(jìn)行

下采樣。

第二個(gè)卷積層(Conv2D)也采用5x5的卷積核，步幅為1，使用tanh作為激

活函數(shù)，并使用"valid"填充方式。

第二個(gè)平均池化層(AveragePooling2D)同樣使用2x2的池化核和2的步幅

進(jìn)行下采樣。將卷積層的輸出展平(Flatten)為一維數(shù)組。

兩個(gè)全連接層(Dense)分別包含120個(gè)和84個(gè)神經(jīng)元，并使用tanh作為激

活函數(shù)。

最后一層(Dense)包含10個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)于10個(gè)類別，并使用softmax激

活函數(shù)輸出每個(gè)類別的概率。

該網(wǎng)絡(luò)使用adam優(yōu)化器和分類交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并計(jì)算準(zhǔn)確率作

為評(píng)估指標(biāo)。同時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)使用了歸一化處理，將圖像像素值限制在

[0,1]之間，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加穩(wěn)定和快速。

10

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

圖5-2模型結(jié)構(gòu)示意圖

5.2模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)

5.2.1優(yōu)化器設(shè)置

Adam是一種基于梯度下降算法的優(yōu)化算法，用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。它的

全稱是AdaptiveMomentEstimation，即自適應(yīng)矩估計(jì)。Adam算法結(jié)合了

Adagrad和RMSprop算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠高效地處理稀疏梯度和非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)的

優(yōu)化問(wèn)題。

Adam算法在每個(gè)迭代步驟中，使用當(dāng)前梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)來(lái)

更新模型參數(shù)。其中一階矩估計(jì)是對(duì)梯度的一階矩（均值）的估計(jì)，而二階矩

估計(jì)是對(duì)梯度的二階矩（方差）的估計(jì)。

Adam算法的優(yōu)點(diǎn)包括：

自適應(yīng)性：Adam算法能夠根據(jù)每個(gè)參數(shù)的梯度和歷史梯度變化自適應(yīng)地調(diào)

整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率。

魯棒性：Adam算法能夠在處理稀疏梯度和非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)時(shí)表現(xiàn)良好。

穩(wěn)定性：Adam算法能夠通過(guò)動(dòng)態(tài)地調(diào)整步長(zhǎng)來(lái)保證每個(gè)迭代步驟的穩(wěn)定性。

5.2.2損失函數(shù)設(shè)置

交叉熵（CrossEntropy）損失函數(shù)是深度學(xué)習(xí)中常用的一種損失函數(shù)，用

于度量實(shí)際輸出與期望輸出之間的差距，越小代表模型的擬合效果越好。它在

分類任務(wù)中廣泛應(yīng)用，特別是在二分類和多分類問(wèn)題中。

交叉熵?fù)p失函數(shù)的基本思想是，將期望輸出的概率分布與實(shí)際輸出的概率

分布之間的差距量化成一個(gè)標(biāo)量，通過(guò)優(yōu)化這個(gè)標(biāo)量使得模型的輸出結(jié)果盡可

11

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

能接近期望輸出。交叉熵?fù)p失函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化過(guò)程中，通常會(huì)和梯度

下降算法等優(yōu)化方法一起使用，通過(guò)迭代優(yōu)化模型參數(shù)，使得模型的交叉熵?fù)p

失函數(shù)逐漸減小，從而提高模型的分類準(zhǔn)確率。

5.2.3模型優(yōu)化

調(diào)參通常是通過(guò)不斷嘗試不同的參數(shù)組合來(lái)找到最佳的模型性能。在深度

學(xué)習(xí)中，常用的調(diào)參方法包括：

網(wǎng)格搜索（GridSearch）：指定一組參數(shù)的候選值，遍歷所有可能的組合，

選擇其中表現(xiàn)最好的組合作為最終參數(shù)。

隨機(jī)搜索（RandomSearch）：與網(wǎng)格搜索類似，但是不遍歷所有可能的組

合，而是隨機(jī)選取一些組合進(jìn)行嘗試。

貝葉斯優(yōu)化（BayesianOptimization）：利用貝葉斯推斷來(lái)優(yōu)化超參數(shù)，

可以更加高效地尋找最優(yōu)解。

遺傳算法（GeneticAlgorithm）：使用生物進(jìn)化的思想來(lái)搜索最優(yōu)參數(shù)組

合，可以在大規(guī)模參數(shù)搜索中節(jié)省時(shí)間和計(jì)算資源。

在本項(xiàng)目中，我使用了網(wǎng)格搜索方法，通過(guò)設(shè)置一組不同的參數(shù)值組合，

然后對(duì)每種參數(shù)組合進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，最終選擇表現(xiàn)最好的一組參數(shù)作為最終

模型的參數(shù)。