086基于卷积神经网络的安全带是否佩戴检测

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布
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#cnn #人工智能 #神经网络 #python #深度学习 #机器学习

本文介绍了如何使用基于卷积神经网络的方法开发一个安全带佩戴检测系统，涉及代码下载、数据集处理、多模型训练（如AlexNet、DenseNet等）、训练过程监控以及可视化界面的PyQt应用。训练过程展示了精度、召回率和F1分数的评估。

代码下载和视频演示地址：

086基于卷积神经网络的安全带是否佩戴检测_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

​

代码文件展示如下：

​

运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，

运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，

在02中可以选择的模型有10多种，可以都训练进行对比、包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。

​

 训练的每个epoch都会显示准确率precision、召回率recall和 f1-score

​

训练完成后评价指标图会保存在result文件夹下。

​

 运行03pyqt界面.py可以生成一个可视化的界面，通过点击按钮加载图片识别。

​

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