【基于深度学习的中草药识别系统】

技术栈:
  • 深度学习框架:PyTorch, torchvision
  • 图形界面:PyQt5
  • 数据处理:NumPy, Pandas, OpenCV
  • 可视化:Matplotlib
  • 其他工具:tqdm, scikit-learn
项目代码

https://gitee.com/zsxsymz/bs_code?source=header_my_projects

支持的功能:
  1. 图像分类:使用VGG19模型对中草药图像进行分类。
  2. 模型训练:通过原型网络实现少样本学习,支持混合精度训练、数据增强、自适应学习率调度。
  3. 数据管理:支持数据集类和数据处理函数,包括数据增强、类别选择、episode采样。
  4. 用户界面:提供图像识别功能、中草药信息展示、用户反馈功能。
  5. 管理员界面:提供登录认证功能、模型训练管理、数据集管理、训练过程监控。
  6. 配置管理:集中管理所有配置参数,包括路径、模型、训练、数据等配置。
  7. 训练进度可视化:在模型训练过程中提供进度可视化。
  8. 预测结果可视化:在图像预测后提供结果的可视化展示。
项目效果





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