【源码】基于PaddlePaddle框架的球鞋智能辅助鉴定平台（Ysneaker）

项目简介

随着电子商务的发展，球鞋交易市场日益火爆，真假鉴定成为关键问题。本平台旨在为用户提供球鞋真伪鉴定、检索和风格迁移功能，方便用户快速进行球鞋鉴定和检索相似款式。

项目的主要特性和功能

1. 球鞋真伪鉴定：通过深度学习模型对球鞋图像进行特征提取和分类，采用多视图学习任务，综合考虑多个角度和细节，提高鉴定准确性。
2. 球鞋检索：用户上传球鞋图像，系统基于内容的图像检索技术，根据图像特征匹配，提供快速准确的检索结果。
3. 模型训练：提供完整的模型训练流程，包括数据准备、模型定义、损失函数和优化器设置等，用户可通过简单命令行参数配置进行训练和验证。
4. 高效的训练流程：采用分布式训练方式，支持多卡并行训练，同时提供可视化工具，方便实时监控训练过程。

安装使用步骤

复制项目代码

bash cd Ysneaker

安装依赖库

bash pip install -r requirements.txt

准备数据集

• 将多视图球鞋数据集放入./data/images/文件夹。
• 构造存储图片 - 标签的json文件，并将该文件放入./data/文件夹下。

修改配置文件

设置训练参数、路径等。

运行训练脚本

bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset_path ./data/images/ --identify_path_train ./data/identify_train.json --retrieval_path_train ./data/retrieval_train.json --identify_path_val ./data/identify_val.json --retrieval_path_val ./data/retrieval_val.json --batch_size 1 --epoch 10

使用评估脚本

bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval.py --dataset_path ./data/images/ --identify_path_test ./data/identify_test.json --retrieval_path_test ./data/retrieval_test.json --batch_size 1

部署模型

使用部署脚本将训练好的模型进行部署，提供在线鉴定服务。

注意事项

1. 确保安装正确版本的PaddlePaddle框架和其他依赖库。
2. 数据集的准备需要按照项目要求进行，确保图片质量和标签的准确性。
3. 训练过程中需要调整合适的超参数，以获得最佳的训练效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】