甜椒叶病害识别(Python代码,pyTorch框架,深度卷积网络模型,很容易替换为其它模型,带有GUI识别界面)
代码运行要求:Torch>=1.13.1即可
1.数据集介绍:
第一个文件夹是细菌斑叶(3460张)
第二个文件夹是 健康(4024张)
2.整个文件夹
data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片
picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后,生成的训练集和测试集照片
CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数
GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识别
model.py 是存放模型的脚本,可以任意改为其它模型
predict.py是调用训练好的模型参数单个照片识别脚本,对单个 照片进行识别
4.经过30个epoch训练后,测试集平均准确率达到98.8%的效果(用户如果计算机配置较高,可以增加epoch,效果也会更好),GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示甜椒叶病害识别(Python代码,pyTorch框架,深度卷积网络模型,很容易替换为其它模型,带有GUI识别界面)_哔哩哔哩_bilibili
已经将代码和数据放在同一文件夹进行压缩,很容易进行运行代码,无需配置繁琐路径,对项目感兴趣的可以关注
import os
import jsonimport torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import tkinter as tk
from tkinter import filedialogfrom model import CNN
from PIL import ImageTk
#压缩包https://mbd.pub/o/bread/ZJ2Vl55r
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