卷积神经网络CNN火焰识别Pytorch训练代码 基于UFS-Net识别火焰白烟黑烟

# 卷积神经网络CNN火焰识别Pytorch训练代码 基于UFS_Net 本项目实现了训练UFS-Net模型用于火焰识别。UFS-Net是一个用于图像分类的神经网络模型，用于检测火焰、白烟和黑烟等烟雾类别。 ## 项目结构 - `Dataset/`：包含不同类别的图像数据集文件夹。 - `UFS_Net.py`：UFS-Net模型的定义代码。 - `train.py`：用于训练UFS-Net模型的主要脚本。 - `labels.csv`：包含图像标签和类别的CSV文件。 - `models/`：保存训练后模型的文件夹。 ## 依赖项 确保你的系统已安装以下依赖项： - Python 3.6+ - PyTorch 1.7+ - torchvision - pandas - PIL - matplotlib ## 如何使用 1. **数据准备**：将不同类别的图像放入`Dataset/`文件夹中，每个类别一个子文件夹。 2. **运行训练**：在终端中运行以下命令来开始训练模型： ```bash python train.py ``` 3. **训练结果**：训练过程中，模型的权重会自动保存到`models/`文件夹中。 4. **模型评估**：你可以根据需要在训练脚本中添加评估代码，以便评估模型在验证集上的性能。 ## 代码结构 - 定义了UFS-Net模型，用于火焰、白烟和黑烟的分类。 - 使用PyTorch的数据加载器和数据流水线来加载和预处理图像数据。 - 训练过程中使用了Adam优化器和BCEWithLogitsLoss损失函数。 - 在训练过程中，模型的权重会被保存，以便获取最佳模型。