基于python-CNN卷积网络训练识别牛油果和猕猴桃-含数据集+pyqt界面

本文主要是介绍基于python-CNN卷积网络训练识别牛油果和猕猴桃-含数据集+pyqt界面,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!

代码下载地址:

https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89383066

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。

或可直接参考下面博文进行环境安装。

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_深度学习anaconda安装-CSDN博客

如果实在不会安装环境的,可以下载免安装环境压缩包,下面这个安装包是有偿的:

https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780

安装好环境之后,

代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py

02深度学习模型训练.py

和03pyqt_ui界面.py

数据集介绍,下载本资源后,界面如下:

数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。

本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集,

运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签

运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地

训练完成之后会有log日志保存本地,里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。

运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面,通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。

这篇关于基于python-CNN卷积网络训练识别牛油果和猕猴桃-含数据集+pyqt界面的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1063361

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