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前言
本系统是一个完整的基于深度学习+pytorch+Flask+SpringBoot+Vue+MySQL的水果识别系统。包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、MobileNet V2网络模型。可以直接训练、测试、使用。可支持自定义数据集、训练数据集、更改训练模型等等。也就是说，它不仅仅是一个水果识别系统。它可以是任意识别系统！！
系统演示
1.登陆注册
系统使用mysql作为数据库实现登陆注册功能。登陆注册如下：
2.水果识别
登录成功后来到系统界面，初始页面为水果识别界面，如下所示：
这里可以选择使用的模型以及权重，如下所示：
选择图片后即可开始预测，并输出预测值、置信度以及所用时长。如下：
3.识别记录
本系统会保存识别的记录，包括图片、识别结果、置信度、总用时、识别模型、识别权重、用户、识别时间等信息。除管理员外只能看到自己的识别记录。如下：
同时支持模糊查询
4.用户管理
管理员可对用户进行管理，包括对用户的增删改查。
5.个人中心
用户可在个人中心修改自己的信息
6.模型训练
本系统可自己训练数据集
输入所要训练的模型，以及次数。还可以选择是否进行迁移学习。
系统会输出训练设备信息、每轮开始时间、结束时间、总用时、损失值以及准确率等信息。
7.模型测试
选择好要测试的模型以及权重即可开始测试。系统会输出预测失败的信息以及准确率
