# -*- coding: utf-8 -*-
####镜像源加速安装 pip install -r requirement.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
##pytorch的官网从里面找下载指令 https://pytorch.org/
numpy ==1.21.1
matplotlib==3.5.3
Pillow==9.5.0
IPython==7.34.0
tqdm==4.66.1
soundfile==0.12.1
librosa==0.10.1
PyQt5==5.15.9
PyQt5-tools==5.15.9.3.3
opencv-python==4.8.0.76
pandas==2.0.3
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
vgg模型-基于人工智能的卷积网络训练识别甲壳类动物-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip
共7个文件
py:3个
jpg:2个
txt:1个
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2024-11-02
20:16:05
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练,这里是适配了数据集的分类文件夹个数,即使增加了分类文件夹,也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条,可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后,会保存log日志,记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py,就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
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vgg模型_基于人工智能的卷积网络训练识别甲壳类动物-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip (7个子文件)
数据集
小龙虾
1.jpg 24KB
溪蟹
1.jpg 24KB
03pyqt界面.py 10KB
01生成txt.py 2KB
说明文档.docx 146KB
02CNN训练数据集.py 7KB
requirement.txt 389B
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