【大作业-04】手把手教你构建垃圾分类系统-基于tensorflow2.3
本文介绍了基于TensorFlow 2.3的垃圾分类系统，通过B站视频和博客详细讲解了系统的构建过程。系统使用了包含8万张图片、245个类别的数据集，训练了LeNet和MobileNet两个卷积神经网络模型，并通过PyQt5构建了图形化界面，用户上传图片后，系统能识别垃圾的具体种类。此外，还提供了模型和数据集的下载链接，方便读者复现实验。垃圾分类对于提高资源利用率、减少环境污染具有重要意义。
【大作业-03】手把手教你用tensorflow2.3训练自己的分类数据集
本教程详细介绍了如何使用TensorFlow 2.3训练自定义图像分类数据集，涵盖数据集收集、整理、划分及模型训练与测试全过程。提供完整代码示例及图形界面应用开发指导，适合初学者快速上手。[教程链接](https://www.bilibili.com/video/BV1rX4y1A7N8/)，配套视频更易理解。
【大作业-02】水果蔬菜识别系统-基于tensorflow2.3开发
2021年6月18日，TensorFlow 2.3物体分类代码已修复并更新。本项目支持自定义数据集训练，包括基于CNN和Mobilenet的模型，后者准确率高达97%。提供了详细的CSDN教程、B站教学视频及数据集下载链接，帮助用户快速上手。项目还包括PyQt5构建的图形界面，方便用户上传图片进行果蔬识别。更多详情与代码可在Gitee获取。