深度學習 CNN 算法實現(xiàn)蔬菜分類識別系統(tǒng)，附數(shù)據(jù)集與 PyQt5 UI 界面，提供全套源碼在農(nóng)業(yè)自動化領域，蔬菜識別至關重要。本文聚焦于此，精心打造了基于 MobileNet 深度學習網(wǎng)絡的蔬菜識別系統(tǒng)。為了讓系統(tǒng)精準 “學習"，從網(wǎng)絡廣泛收集了 15 類、共 21000 張蔬菜圖像，構成了豐富的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)以 8:2 的比例巧妙劃分成訓練集與驗證集，同時運用隨機裁剪、水平翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強技術，大大提升了模型的泛化能力，使其能更好地應對各種實際場景。借助 MobileNet 模型強大的特性，系統(tǒng)在資源受限的情況下，也能高效、精準地完成圖像分類任務。經(jīng)過 30 個訓練周期的 “磨礪"，系統(tǒng)在驗證集上的準確率高達 99%，通過混淆矩陣可以清晰看到，它在各類蔬菜分類任務中都有著極為出色的表現(xiàn)。不僅如此，為了方便用戶使用，采用 PyQt5 庫精心設計了用戶交互界面，用戶只需輕松上傳蔬菜圖片，就能快速看到分類結(jié)果。這個蔬菜識別系統(tǒng)憑借高效的分類性能，為農(nóng)業(yè)自動化中的蔬菜識別難題提供了切實可行的解決辦法，有望推動該領域的進一步發(fā)展。