# 图像检索系统:
主要环境：
keras > 2.3
tensorflow 2.x
pyqt5
# 训练自己模型和数据集
1. 在models文件夹nets.py中定义自己的模型，添加模型到load_models.py中
2. 准备数据集，复制config文件夹下default.yaml配置文件，自定义修改里面相应字段
3. 训练分类网络：命令行执行 `python train.py`
指定配置文件：`python train.py --cfg config\default.yaml`
4. 评估分类网络：`python test.py --cfg config\default.yaml`
5. 检索：`python query.py config\default.yaml`
6. QT UI: `python MainWindow.py`
QT接口+图像检索+神经网络.zip （28个子文件） 
Image_retrieval_qt-master 
train_model.py 4KB utils grad_camv2.py 6KB __pycache__ grad_camv2.cpython-37.pyc 3KB dataset database.py 2KB __pycache__ irdata_gen.cpython-37.pyc 2KB database.cpython-37.pyc 2KB irdata_gen.py 3KB qt retrieval_ui.ui 8KB retrieval_ui.py 8KB __pycache__ retrieval_ui.cpython-37.pyc 5KB query.py 4KB
requirement.txt 58B models nets.py 3KB blocks.py 13KB centervlad_layer.py 3KB load_models.py 1KB __pycache__ blocks.cpython-37.pyc 8KB nets.cpython-37.pyc 3KB centervlad_layer.cpython-37.pyc 2KB load_models.cpython-37.pyc 897B retrieval ir_query.py 7KB __pycache__ ir_query.cpython-37.pyc 5KB MainWindow.py 10KB
demo.png 18KB README.md 595B evaluate_model.py 2KB config default.yaml 1KB QT界面+图像检索+神经网络_Image_retrieval_qt 项目内附说明 如果解压失败请用ara软件解压.txt 42B资源评论
好家伙VCC
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