图像分类前端界面项目教程

Image-classification-with-front-end-interface

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/Image-classification-with-front-end-interface

项目介绍

本项目是一个基于PyTorch的图像分类前端界面，支持多种网络模型（如mobilenetv2、resnet、vgg、swin_transformer等）。项目的主要目的是为用户提供一个易于使用的图像分类工具，用户可以通过前端界面上传图像并获取分类结果。项目适用于多种分类场景，如中药材分类等。

项目快速启动

1. 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/9BigRookies/Image-classification-with-front-end-interface.git

cd Image-classification-with-front-end-interface

2. 安装依赖

确保你已经安装了Python环境，然后安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 准备数据集

在datasets文件夹下，创建train和test文件夹，分别存放训练图片和测试图片。每个文件夹中创建不同的子文件夹，子文件夹的名称为对应的类别名称，文件夹下面的图片为这个类的图片。

datasets

├── train

│ ├── Anxixiang

│ │ ├── 123.jpg

│ │ ├── 234.jpg

│ ├── Baibiandou

│ │ ├── 345.jpg

│ │ ├── 456.jpg

├── test

│ ├── Anxixiang

│ │ ├── 567.jpg

│ │ ├── 678.jpg

│ ├── Baibiandou

│ │ ├── 789.jpg

│ │ ├── 890.jpg

4. 生成训练所需的文件

在根目录运行txt_annotation.py生成训练所需的cls_train.txt，运行前需要修改其中的classes，将其修改成自己需要分的类。

python txt_annotation.py

5. 修改配置文件

修改model_data文件夹下的cls_classes.txt，使其对应自己需要分的类。

6. 开始训练

在train.py里面调整自己要选择的网络和权重后，就可以开始训练了。

python train.py

7. 启动前端界面

前端界面只用运行login.py这个文件，包括注册和用户登录，管理员登录用户为user，密码为123456。

python login.py

应用案例和最佳实践

中药材分类

本项目的一个典型应用案例是中药材分类。用户可以通过前端界面上传中药材的图片，系统会自动识别并分类，帮助用户快速识别中药材的种类。

最佳实践

数据集准备：确保数据集的多样性和代表性，避免过拟合。模型选择：根据具体任务选择合适的网络模型，如mobilenetv2适合移动端应用，resnet适合高精度分类任务。超参数调优：通过调整学习率、批量大小等超参数，优化模型性能。

典型生态项目

1. PyTorch

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，支持动态计算图，适合研究和开发。

2. Flask

Flask是一个轻量级的Web框架，适合快速开发Web应用，本项目的前端界面就是基于Flask开发的。

3. TensorFlow

TensorFlow是另一个流行的深度学习框架，提供了强大的计算能力和丰富的工具，适合大规模生产环境。

通过结合这些生态项目，用户可以构建更加复杂和强大的图像分类系统。

Image-classification-with-front-end-interface

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/Image-classification-with-front-end-interface