本文主要是介绍分享 | 基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
随着时代的快速发展，人工智能已经融入我们生活的方方面面。中国的农业也因人工智能而受益进入高速发展阶段。现今，看庄稼长势有卫星遥感技术，水果分拣有智能分拣系统，灌溉施肥有自动化机械……
具体以水果分拣场景为例，大型的水果种植园每到丰收的季节，都会雇佣大量的分拣工人来分拣水果，这是一件人力成本很高的事情。另外，人工分拣水平层次不一还可能使得农场主收益受到很大影响。然而，如今智能水果分拣系统的出现，可以自动根据设置的水果等农作物的品级进行分拣，降低人力成本，提高处理效率，提升分拣的准确性，那么问题来了。
如何搭建一套完整的智能水果分拣系统？巧了，PaddleHub正好可以帮你搞定完整的系统建立！
今天我们带大家利用PaddleHub搭建ResNet50_vd网络，实现桃子分类，让大家亲自感受图像分类的魅力。
本实践旨在通过桃子分类来让大家对图像分类问题有一个初步了解，同时理解和掌握如何使用PaddleHub搭建一个经典的卷积神经网络。
如果您觉得本案例对您有帮助，欢迎Star收藏一下，不易走丢哦~，链接指路：https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning。
方案设计
本教程的设计方案如图2所示。对于一幅输入的桃子图像，首先使用ResNet50_vd网络提取特征，获取特征表示；然后使用分类器获取属于每个桃子类别的概率值。在训练阶段，通过模型输出的概率值与样本的真实标签构建损失函数，从而进行模型训练；在推理阶段，选出概率最大的类别作为最终的输出。
环境搭建与准备
安装PaddlePaddle：参考快速安装，aistudio已经预先安装好了PaddlePaddle。
安装PaddleHub：为了保证最新版本稳定，建议执行以下命令安装。
!pip install paddlehub==2.0.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
数据处理
在本教程提供的数据文件中，已经提供了分割好的训练集、验证集、测试集的索引和标注文件。如果用户利用PaddleHub迁移CV类任务使用自定义数据，则需要自行切分数据集，将数据集切分为训练集、验证集和测试集。需要三个文本文件来记录对应的图片路径和标签，此外还需要一个标签文件用于记录标签的名称。相关方法可参考自定义数据集。该桃子分拣系统按照桃子品相分为4个等级。
其中：R0为最好：颜色鲜红且果实较大；B1为次优：果实较大，颜色较红；M2为中等：果实中等；S3为较差：果实个头比较小。
数据分为训练集、验证集和测试集，训练集为每种桃子各1500张，验证集每种桃子各100张，测试集每种桃子为15张。
├─data: 数据目录
├─train_list.txt：训练集数据列表
├─test_list.txt：测试集数据列表
├─validate_list.txt：验证集数据列表
├─label_list.txt：标签列表
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