068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本

最新推荐文章于 2025-12-18 19:16:42 发布
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#pyqt #python #cnn #深度学习 #人工智能 #神经网络

本文介绍了使用CNN进行大豆叶片形态检测的方法，包括提供代码下载、视频演示以及如何通过PyQT创建交互界面，允许用户加载图片进行实时检测。文章还涉及数据集处理、训练过程和生成评价图表的内容。

代码下载和视频演示地址：

068-069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt和小程序版本_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可以对data文件夹下图片保存在txt文本中。

运行02train.py读取txt中的图片路径和对应标签读取训练,并生成评价指标折线图保存在result文件夹中。

运行03.py可以生成pyqt的交互界面，通过点击按钮对感兴趣的图片进行加载，然后进行检测识别。

​

073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本
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080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
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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。'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。'081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Go。
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