# Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
✨ **基于卷积神经网络(CNN)和 CIFAR10 数据集的图像智能分类**:图像分类可视化界面,图像分类前端网页,图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集,小模型。100%纯Python代码,轻量化,易复现
[English Readme](./README.en.md)🚩
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[个人博客:blog.bytesc.top](http://blog.bytesc.top)
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## 项目简介
* 1, 使用pytorch实现CIFAR10数据集图片的智能分类
* 2, 使用小模型,轻量化,76%准确率
* 3,使用pywebio作为web可视化框架,无需前端语言,使用纯python编写。轻量化,易复现,易部署
使用的网络结构
![image](./readme_static/readme_img/net.png)
## 效果截图
![image](./readme_static/readme_img/1.png)
![image](./readme_static/readme_img/2.png)
![image](./readme_static/readme_img/3.png)
## 如何使用
python版本3.9
先安装依赖
> pip install -r requirement.txt
modelDemo.py是项目入口,运行此文件即可启动服务器
> python modelDemo.py
复制链接到浏览器打开
![image](./readme_static/readme_img/p1.png)
点击”Demo“即可进入Web界面
![image](./readme_static/readme_img/p2.png)
之后,也可以点击“上传文件”,选择example_img文件夹内图片文件上传测试
## 项目结构
```
└─Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
├─data
│ └─logs_import
├─example_img
├─process
│ └─logs
└─readme_static
```
* data文件夹存放部分静态资源,包括训练好的模型.pth
* process文件夹存放一些过程文件,包括模型的训练程序等
* readme_static存放readme文档中用的静态资源
* example_img文件夹内存放了一些图片,可用于测试
# 开源许可证
此翻译版本仅供参考,以 LICENSE 文件中的英文版本为准
MIT 开源许可证:
版权所有 (c) 2023 bytesc
特此授权,免费向任何获得本软件及相关文档文件(以下简称“软件”)副本的人提供使用、复制、修改、合并、出版、发行、再许可和/或销售软件的权利,但须遵守以下条件:
上述版权声明和本许可声明应包含在所有副本或实质性部分中。
本软件按“原样”提供,不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性。在任何情况下,作者或版权持有人均不对因使用本软件而产生的任何索赔、损害或其他责任负责,无论是在合同、侵权或其他方面。
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温馨提示
【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用.zip (69个子文件)
资料总结
.gitattributes 33B
data
__init__.py 0B
net_graph.png 181KB
myModel_import2.py 2KB
myModel_46.pth 576KB
LICENSE 1KB
开源许可证中文翻译.txt 767B
readme_static
readme_img
3.png 75KB
1.png 60KB
p1.png 7KB
p2.png 23KB
2.png 315KB
net.png 218KB
process
Train7gpu.ipynb 20KB
__init__.py 0B
OpenJupyterLab.bat 13B
myModelGraph.py 480B
openTensorboard.bat 36B
make_qrcode.py 62B
requirements.txt 49B
example_img
pic
19.png 105KB
10.png 64KB
9.png 166KB
3.png 100KB
12.png 24KB
24.png 149KB
25.png 179KB
15.png 130KB
1.png 158KB
23.png 82KB
11.png 178KB
13.png 149KB
6.png 74KB
27.png 96KB
5.png 59KB
4.png 56KB
8.png 69KB
21.png 151KB
17.png 176KB
16.png 29KB
7.png 78KB
20.png 129KB
18.png 90KB
2.png 90KB
14.png 160KB
26.png 33KB
22.png 113KB
pic2
c6.png 178KB
c3.png 101KB
c1.png 49KB
d8.png 168KB
d7.png 158KB
c8.png 166KB
d6.png 90KB
d3.png 98KB
c7.png 64KB
c4.png 179KB
c2.png 99KB
d1.png 86KB
d5.png 139KB
d2.png 53KB
c5.png 60KB
d4.png 62KB
c52d245900b9bae9565b6cf4d4781130.jpeg 207KB
.gitignore 18B
README.en.md 2KB
test.py 1B
README.md 3KB
modelDemo.py 3KB
共 69 条
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妄北y
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