【鲲码园Python】基于pytorch的鸟品种分类系统(25类)

简介

1. 编程语言: Python;

2. 数据集来自网络，其中包括15222张鸟类图片，分25类，依次为‌绿喉蜂虎(Asian_Green_Bee_Eater)、棕头拟啄木鸟(Brown_Headed_Barbet)、牛背鹭(Cattle_Egret)、普通翠鸟(Common_Kingfisher)、家八哥(Common_Myna)、普通朱雀(Common_Rosefinch)、长尾缝叶莺(Common_Tailorbird)、赤胸拟啄木鸟(Coppersmith_Barbet)、山鹡鸰(Forest_Wagtail)、灰鹡鸰(Gray_Wagtail)、戴胜(Hoopoe)、家鸦(House_Crow)、灰犀鸟(Indian_Grey_Hornbill)、印度孔雀(Indian_Peacock)、印度八色鸫(Indian_Pitta)、棕胸佛法僧(Indian_Roller)、丛林鸫鹛(Jungle_Babbler)、北方麦鸡(Northern_Lapwing)、肉垂麦鸡(Red_Wattled_Lapwing)、赤麻鸭(Ruddy_Shelduck)、小棕腹树鹊(Rufous_Treepie)、赤颈鹤(Sarus_Crane)、白胸翡翠(White_Breasted_Kingfisher)、白胸苦恶鸟(White_Breasted_Waterhen)、白鹡鸰(White_Wagtail)，在项目中位于data/Birds-25文件夹内；

3. 深度学习使用了ResNet18(残差神经网络，属于CNN深度卷积神经网络的一种)，主要使用pytorch库进行模型构建与训练，初始阶段使用了预训练权重，测试训练轮数为20轮；

4. 图像转换、预处理使用opencv、torchvision库;

5. GUI图像界面构建展示使用PyQt5库；

6. Grad-CAM热图展示感兴趣区域；

内容展示

GUI界面

B站视频演示

代码结构

训练结果相关

源码+数据集+模型获取

飞书文档