073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本

原创已于 2023-08-20 19:14:00 修改 · 114 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pyqt #深度学习 #人工智能

于 2023-06-01 20:46:49 首次发布

深度学习专栏收录该内容

70 篇文章

订阅专栏

该文章展示了如何使用Python脚本处理数据集，包括从图片路径生成txt文本，训练模型以及创建一个基于PyQT的可视化界面进行图片识别。用户可以通过运行三个指定的脚本来依次完成这些任务。

demo仓库和视频演示：

到此一游7758258的个人空间_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，

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。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

bug_creat0r

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本

vfvdgsfdgfh的博客

03-06

852

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、GoogleN。084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Go。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、Goo。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本

vfdsfsdfss的博客

04-02

1281

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。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测

vfvdvfdvfd的博客

03-17

869

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。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、ResNeXt、S。

069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本

vdfgdgsfsfgdf的博客

03-18

1134

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、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型')117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise')016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等')

001基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别

vfdsfsdfss的博客

03-31

859

包括：efficientnet、Alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNext、ShuffleNet、Swin_transformer、VGG等。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、Googl。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、G。056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score')

PyQt常用控件使用介绍：QTreeWidget树结构

weixin_46287157的博客

11-24

本文介绍了PyQt中QTreeWidget控件的使用方法和常用功能。主要内容包括：1) QTreeWidget的基本介绍和初始化方法，包括设置列数、标题、节点添加等；2) 常用函数分类说明，涵盖节点操作、信息获取、显示控制等功能；3) 事件绑定方法，如单击/双击、勾选状态变化、右键菜单等事件的响应处理。文章通过代码示例详细展示了如何创建树形结构、递归遍历节点以及处理各类交互事件，为开发树形界面提供了实用参考。

2301_78372746的博客

11-24

1503

鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone

11-25

701

尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。

Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧

我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

11-21

1975

Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧

循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术

limenga102的专栏

11-25

层次化思维：通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化：每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象：从具体到抽象的特征学习过程。

2301_78372746的博客

11-22

648

交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。

时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析

我是二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~

11-22

3139

时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析

循环神经网络详解（二）：LSTM（长短时记忆网络）

limenga102的专栏

11-25

132

理论贡献：成功解决了RNN的长期依赖问题引入了门控机制的思想为序列建模提供了强大的基础架构实践影响：在多个领域达到state-of-the-art性能推动了深度学习在序列任务中的应用启发了后续的门控架构设计从简单开始：首先尝试单层LSTM，根据需要增加复杂度精心初始化：特别注意遗忘门的偏置初始化监控训练：密切关注梯度范数和门激活 patterns正则化策略：合理使用Dropout和权重衰减学习率调度：使用学习率衰减或余弦退火。

【红外小目标检测实战】Yolov11加入SPDConv,HDC,ART等模块

AutumnorLiu的博客

11-21

478

本文针对红外微小目标检测中传统下采样方法导致的信息丢失问题，提出结合SPDConv和HDC的优化方案。SPDConv通过空间到深度转换替代传统下采样，在减少分辨率的同时保留更多特征信息。实验结果显示，优化后模型参数量从19M降至6.9M，召回率从0.59提升至0.75，准确率也略有提高，但距离0.9的目标仍有差距。虽然改进效果有限，但验证了SPDConv在保留微小目标特征方面的潜力。

2301_78372746的博客

11-21

1854

水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。

【深度学习新浪潮】深度学习特别是大模型在图像配准方面的研发进展

智能守恒_HengAI

11-21

294

深度学习，尤其是大模型的出现，彻底改变了图像配准的技术范式——从“手工设计特征+几何约束”走向“数据驱动+通用特征学习”。当前，大模型配准已在医学影像、遥感、工业检测等领域实现商业化落地，解决了传统方法难以应对的跨模态、少样本、复杂形变等问题。但大模型配准仍面临推理效率、可解释性、数据隐私等挑战，未来的研发核心将是“精度与效率的平衡”“泛化能力的提升”“场景化适配的简化”。对于开发者而言，从简化版大模型配准代码入手，逐步理解预训练+微调的核心逻辑，是衔接前沿技术的有效路径。

2301_78372746的博客

11-22

848

花朵识别系统，本系统结合当下人工智能热点，基于深度学习搭建算法对5种常见的花朵（‘雏菊’, ‘蒲公英’, ‘玫瑰’, ‘向日葵’, ‘郁金香’）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。然后搭建了一个Web端的综合性操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

缺失值插补策略比较线性回归vs.相邻填充在LSTM输入层的性能差异分析

木头大左的博客

11-24

对照组A：使用Scikit-learn实现多元线性回归模型，基于完整历史窗口构建自变量矩阵进行缺失推测；对照组B：采用前向/后向相邻观测值加权平均法完成快速修补；评估指标：均方误差(MSE)、夏普比率(Sharpe Ratio)及最大回撤(MDD)，从统计学显著性和风险调整收益双重维度验证优劣。所有实验均在PyTorch框架下搭建双层LSTM架构，保证其他超参数完全一致以突出插补方法的差异效果。