zishenmanong111 于 2024-01-27 22:10:13 发布本代码是基于python pytorch环境安装的。
下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本
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。
代码下载和视频演示地址：
https://www.bilibili.com/video/BV1kZ4y1n7Ap/?share_source=copy_web&vd_source=6bd9ca5dbd4aa471e833537b521a9e8c
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