课程设计-基于深度学习卷积神经网络实现垃圾识别分类系统Python源码(含数据集+模型)+测试视频+测试图片集+使用文档.zip

# 文件夹说明 img：GUI界面运行图片 img_out：检测结果图片保存文件夹 imgs：测试图片集 logs：权重文件 map_out：模型评估结果 model_data：预训练模型 nets：YOLOX-CBAM网络结构 utils：分析数据集工具 venv：虚拟环境文件 video_out：视频检测结果保存文件夹 VOCdevkit：数据集文件 # py文件说明： get_map.py：获取模型评估结果 gui.py：GUI界面 summary.py：查看网络结构 train.py：训练数据集代码 voc_annotation.py：数据集划分 yolo.py：检测器 # 其他文件说明： 2007_train.txt：划分数据集后得到的训练图片文件名 2007_val.txt：划分数据集后得到的验证图片文件名 requirements.txt：系统运行所需库名 video_test.mp4：测试视频 # 划分数据集： 运行VOCdevkit\VOC2007中的voc_get_main.py文件获取trainval.txt、test.txt、train.txt、val.txt文件。 ```python python .\VOCdevkit\VOC2007\voc_get_main.py ``` 运行主目录下的voc_annotation.py得到2007_train.txt和2007_val.txt。 ```python python .\voc_annotation.py ``` # 训练数据集： 运行train.py文件对数据集进行训练 ```python python .\train.py ``` # 获取模型评估结果： 运行get_map.py文件对数据集进行训练 ```python python .\get_map.py ``` # 运行GUI界面： 运行gui.py文件对数据集进行训练 ```python python .\gui.py ``` # 使用教程： 见使用说明文档。