文件组成
data_set文件夹
train文件夹
模型训练集
val文件夹
模型验证集
logs文件夹
用于存放程序运行时产生的日志,如果被删除了需要手动创建一个
photo文件夹
用于存放程序运行时拍摄的照片,如果被删除了需要手动创建一个
tools文件夹
model.py
本质上是mobilenet_v2,用于训练时调用
predict.py
测试模型用的程序
train.py
训练模型用的程序
weight文件夹
class_indices.json
训练模型时自动生成的词典
xxx.pth
训练好的模型
alarm.py
控制蜂鸣器的函数
getpic.py
拍摄训练图片用的程序
main.py
垃圾分拣流程,注意:单独运行这个文件没有UI
motocontrol.py
控制舵机的函数
sensor.py
读取超声波传感器的函数
ui_g.py
UI文件的图形部分,是ui文件用PYUIC转换然后修改过的
如果你重新生成了此文件,把PYQT5自动生成的代码即最后一行删掉,然后自己加上必要的库
ui_l.py
UI文件的逻辑部分
ui.ui
UI原文件
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基于树莓派的智能垃圾分拣系统.zip (20个子文件)
文件组成
alarm.py 1KB
tools
predict.py 1KB
model.py 4KB
train.py 4KB
sensor.py 4KB
getpic.py 892B
motocontrol.py 7KB
main.py 15KB
weight
class_indices.json 915B
mobilenet_v2_Ori_2.6.pth 8.85MB
ui_g.py 46KB
ui_l.py 24KB
使用说明.txt 1KB
ui.ui 42KB
logs
DonnotDelete 0B
data_set
val
这个文件夹里放验证集 0B
train
这个文件夹里放训练集 0B
样例.png 56KB
该怎么放文件.txt 739B
photo
DonnotDelete 0B
共 20 条
- 1
资源评论
- 爱喝酸奶的玗2023-11-19感谢资源主分享的资源解决了我当下的问题,非常有用的资源。
- 开阳8862024-05-27资源有很好的参考价值,总算找到了自己需要的资源啦。
- 年年七七2023-10-29资源是宝藏资源,实用也是真的实用,感谢大佬分享~
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