手册.期末作业.docx

### 基于 ResNet 的动物图像分类系统 #### 一、项目背景及目标 本项目旨在构建一款动物图像分类系统，该系统基于 ResNet（残差神经网络）实现，可帮助用户对动物图片进行自动分类。用户仅需提供关键词，系统即能自动爬取百度图片中的相关图像数据集，并通过简洁的图形用户界面（GUI），实现图片上传、模型预测与结果展示等功能。 #### 二、关键技术点与实现方案 ##### 1. **需求分析与规格说明** - **问题描述**：开发一款面向用户的动物图像分类系统，该系统应具备自动爬取数据集、数据预处理、模型训练与预测等核心功能。 - **技术栈**：Python 3.7, PyTorch, Flask, TensorBoard, PyQt5等。 - **具体功能**： - 爬虫脚本：根据用户提供的关键词爬取图片数据集。 - 数据集管理：自动分割数据集，加载标签。 - 模型训练：建立基于ResNet的深度学习模型，并完成训练。 - 用户界面：使用PyQt5与Flask+HTML5实现桌面客户端与Web端的交互界面。 ##### 2. **设计思想与实现** - **数据采集与处理**：用户输入关键词后，系统使用爬虫技术从百度图片中获取相应动物图像数据集。数据处理包括异步网络请求、图片下载与数据清洗等步骤，以确保训练数据的质量。 - **深度学习模型**：采用ResNet作为图像分类的核心模型，该模型能够有效解决梯度消失或梯度爆炸等问题，提高模型的准确率。 - **模型训练脚本**：系统提供了模型训练脚本，支持用户自定义训练以满足特定需求。此外，还采用了学习率调整、参数初始化等策略来优化训练过程。 - **用户交互界面**： - **PyQt5 GUI**：创建直观友好的用户界面，允许用户上传图片并查看预测结果。 - **Flask+HTML5 Web端**：提供基于Web的访问方式，便于用户随时随地使用服务。 ##### 3. **设计表示与代码结构** - **爬虫模块**：`spider.py`用于从百度图片搜索并下载图片数据集。 - **数据处理模块**： - `calc_mean.py`：用于计算图片色素均值，以便进行数据预处理。 - `generate_dataset.py`：负责将图片数据集分割为训练集和测试集，并生成对应的标签文件。 - **神经网络深度学习模块**： - `train.py`：定义ResNet模型结构与训练脚本。 - `utils.py`：包含数据加载与预处理的工具函数。 - **PyQt可视化模块**： - `window.py`：定义主窗口GUI，支持图片上传与预测结果显示。 - `predict.py`：定义预测单张图片类别的函数。 - **资源文件**：如`logo.png`用于存放GUI的背景图像和系统图标等。 #### 三、项目实施步骤 1. **爬虫脚本开发**：根据用户输入的关键词，使用Python的爬虫技术从百度图片中爬取图片数据集，并存储至指定目录。 2. **数据集准备**： - 使用`calc_mean.py`计算图片色素均值，以供后续数据预处理使用。 - 通过`generate_dataset.py`将爬取到的图片数据集按照一定比例分割成训练集和测试集，并生成标签文件。 3. **模型训练**： - 在`train.py`中定义ResNet模型结构，并设置训练参数。 - 使用训练集数据训练模型，并在验证集上评估性能。 - 调整模型参数直至达到满意的性能指标。 4. **GUI开发**： - 使用PyQt5开发桌面应用程序，实现用户上传图片、模型预测与结果显示等功能。 - 利用Flask框架与HTML5开发Web端应用，提供在线访问接口。 5. **系统测试与部署**：进行全面的功能测试与性能测试，确保系统稳定可靠；最后将系统部署上线。 #### 四、总结 本项目通过综合运用爬虫技术、深度学习模型（ResNet）、数据预处理与GUI开发技术，成功实现了自动化的动物图像分类系统。不仅提升了用户体验，还展示了Python及其生态在实际应用中的强大能力。未来，可通过增加更多数据集、优化模型结构等方式进一步提高系统的准确率和实用性。