【源码】基于PyTorch框架的图像识别系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的图像识别系统，可处理图像数据并完成图像分类或识别任务。系统借助ResNet101预训练网络进行特征提取，还支持自定义网络模型训练。项目具备可配置的数据源和训练参数，能从文件、数据库或已保存的数据集中加载图像数据，并且提供可视化工具展示模型决策过程。

项目的主要特性和功能

1. 可配置的数据源：支持从文件、数据库或已保存的数据集中加载图像数据，可通过修改配置文件指定数据源路径和类型。
2. 神经网络模型：使用ResNet101预训练网络进行特征提取，支持用户根据实际需求调整模型结构来自定义网络模型。
3. 可视化工具：提供可视化工具展示模型决策过程，可视化结果包含梯度加权类激活映射（CAM）以及模型关注的输入区域。
4. 训练和验证：支持模型的训练和验证过程，集成TensorBoard记录训练过程中的损失函数、学习率等信息，具备日志记录功能方便跟踪训练和验证结果。

安装使用步骤

环境配置

1. 安装Python环境，建议用Anaconda创建虚拟环境： bash conda create -n project_name python=3.8 conda activate project_name
2. 安装PyTorch库，确保版本与项目要求一致： bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
3. 安装项目依赖： bash pip install -r requirements.txt

数据源配置

1. 按项目需求配置数据源路径和类型。
2. 修改配置文件config/data.py指定数据源路径和类型。

模型训练和验证

1. 准备训练数据和验证数据。
2. 运行app.py文件启动应用程序： bash python app.py
3. 可通过命令行参数或配置文件调整训练参数。

可视化工具

1. 运行visualize.py脚本生成模型决策过程的可视化结果： bash python visualize.py
2. 脚本会生成JPEG格式的图像文件并输出模型关注的输入区域。

部署服务

1. 按项目需求部署服务，将模型应用于Web应用或其他后端服务。
2. 启动服务后端： bash python server.py

注意事项

• 需根据项目实际需求和环境配置调整代码中的部分内容。
• 确保所有依赖库和框架版本与项目要求一致。

下载地址

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