# fish_recognition
海洋鱼类识别系统
# 一.项目介绍
此项目基于paddlex的图片分类（ResNet50）和语义分割模块（FastSCNN）对输入的海洋鱼类图片进行名称识别和边界预测并输出，使用前后端分离架构部署（VUE+Flask）
代码包含：
```
fish_fontbone：前端部分代码
fish_backbone：后端部分代码
一张测试使用的图片：从数据集中随机找了一张
分类模型训练代码
分割模型训练代码
```
其中使用的数据集包含了23个鱼的种类，手动标注分割label比较耗时间，本demo标注很少一部分，标注工具使用labelme
数据集下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1x90mrqGLvOy7U0f2fAMQGg 提取码: pa7l
模型训练代码的epoch数量比较少，为了节省时间。建议有时间有资源的小伙伴可以多训练几轮，可以提高模型的可用性。
模型下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1aEaBXVEU5D8sRYxZC-t7pw 提取码: 2gjv
# 二.部署
依赖版本号：
```
python==3.8.11
numpy==1.19.5
```
1.下载代码到本地
```
git clone git@github.com:OsLeon/fish_recognition.git
```
2.安装paddle，padddlepaddle，paddlex和依赖组件
```
pip install paddle padddlepaddle paddlex -y
```
3.运行前需要把模型放入fish_backbone目录下
4.启动后端：
在fish_backbone目录下运行以下代码启动后端：
```
python app.py
```
5.启动前端
在fish_fontbone目录下运行以下代码安装VUE依赖：
```
npm install
```
运行以下代码启动前端：
```
npm run serve
```
根据提示打开本地项目地址即可
# 三.项目展示
使用前
使用后
基于paddlex实现23种海洋鱼类识别系统源码+数据集+模型.zip
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2024-05-08
09:08:51
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基于paddlex实现23种海洋鱼类识别系统源码+数据集+模型.zip （64个子文件） 
code 
.DS_Store 6KB fish_backbone .DS_Store 8KB .vscode settings.json 76B app.py 3KB tmp image 
fish_000005579596_03812.png 6KB fish_000000039598_05310.png 3KB fish_000007160001_00871.png 13KB mask fish_000005579596_03812.png 3KB fish_000000039598_05310.png 3KB fish_000007160001_00871.png 9KB draw fish_000005579596_03812.png 6KB fish_000000039598_05310.png 3KB fish_000007160001_00871.png 14KB core __init__.py 0B .DS_Store 6KB inference_model_seg __params__ 4.49MB model.yml 1KB .success 0B __model__ 428KB main.py 1KB inference_model __params__ 90.14MB model.yml 1KB .success 0B __model__ 500KB __pycache__ process.cpython-36.pyc 976B prediction.cpython-37.pyc 433B process.cpython-37.pyc 997B predict.cpython-37.pyc 631B main.cpython-37.pyc 1KB get_feature.cpython-37.pyc 6KB predict.cpython-36.pyc 600B get_feature.cpython-36.pyc 6KB __init__.cpython-37.pyc 194B main.cpython-36.pyc 524B __init__.cpython-36.pyc 163B uploads .DS_Store 6KB fish_000005579596_03812.png 6KB fish_000000039598_05310.png 3KB fish_000007160001_00871.png 13KB static 
index.html 338B
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