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基于CNN卷积神经网络图像识别小程序合集-视频介绍下自取
内容包括：
基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序
003基于python深度学习的水果或其他物体识别小程序_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
代码整体介绍，一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证（或测试集），然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练，训练好的模型保存本地ckpt格式。
最后运行03flask.py生成http接口地址，可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互，先运行03flask.py，再在小程序上点击按钮选择要识别的图片，图片通过http传给运行的深度学习代码，调用ckpt模型识别结果，再通过http返回给小程序页面显示结果。
中草药识别小程序
009中草药识别小程序_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
代码整体介绍，一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证（或测试集），然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练，训练好的模型保存本地ckpt格式。
最后运行03flask.py生成http接口地址，可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互，先运行03flask.py，再在小程序上点击按钮选择要识别的图片，图片通过http传给运行的深度学习代码，调用ckpt模型识别结果，再通过http返回给小程序页面显示结果。
基于深度学习识别中药饮片小程序
036-037基于深度学习识别中药饮片小程序_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
代码整体介绍，一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证（或测试集），然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练，训练好的模型保存本地ckpt格式。
最后运行03flask.py生成http接口地址，可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互，先运行03flask.py，再在小程序上点击按钮选择要识别的图片，图片通过http传给运行的深度学习代码，调用ckpt模型识别结果，再通过http返回给小程序页面显示结果。
基于python深度学习的服装图像分类pyqt和小程序版本
070-071基于python深度学习的服装图像分类pyqt和小程序版本_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
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基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本
074基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
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基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本
076基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
代码整体介绍，一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证（或测试集），然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练，训练好的模型保存本地ckpt格式。
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基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型
079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
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基于深度学习的手势识别小程序版本
083基于深度学习的手势识别小程序版本_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
代码整体介绍，一般含01.py文件是将图片数据集划分训练和验证（或测试集），然后运行02.py文件即可将划分好的数据集进行训练，训练好的模型保存本地ckpt格式。
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基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介
156基于深度学习的花卉检测小程序含检测结果简介_哔哩哔哩_bilibili
代码使用的是python环境pytorch深度学习框架，代码的环境安装和使用可以参考博客：
深度学习小程序版环境安装-CSDN博客
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最后运行03flask.py生成http接口地址，可与本地的微信开发者工具打开的小程序进行交互，先运行03flask.py，再在小程序上点击按钮选择要识别的图片，图片通过http传给运行的深度学习代码，调用ckpt模型识别结果，再通过http返回给小程序页面显示结果。