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原创深度学习如何快速部署服务器让外面的其他人通过网页访问

深度学习代码是这样的，包含图片数据集和templates文件夹下写好的html网页。以及深度学习运行的3个py文件，分别用于数据集txt制作，模型训练和网页接口生成。内网击穿需要自行配置的，这里不做过多的介绍，可自行搜索内网击穿的教程，根据网上的一些内网击穿的教程，配置好内网击穿的功能，比如某壳。因为这个127.0.0.1:20816这个地址是内网ip地址，只能局域网的人访问，外面的人是无法访问的。再点击识别按钮，就实现了将图片传给服务器，然后服务器上的深度学习代码将识别到的结果返回。

2024-07-19 23:38:33 407

原创 web网页html版通过python_CNN卷积神经网络对辣椒类别识别-含图片数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:04:21 384

原创 web网页html版通过CNN卷积神经网络的宠物行为训练识别-含图片数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:03:47 334

原创 web网页html版通过CNN卷积神经网络对盆栽识别-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:03:12 309

原创 web网页html版通过CNN卷积神经网络对海洋壳类生物识别-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:02:34 380

原创 web网页html版基于python卷积神经网络训练识别牙齿是否健康-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:02:00 180

原创 web网页html版基于CNN卷积网络的动物是否疲劳识别-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:01:25 281

原创 web网页html版基于CNN卷积神经网络识别玻璃是否破碎-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 09:00:48 260

原创 web网页html版基于CNN卷积神经网络对鸟类识别-含图片数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 08:59:57 329

原创 web网页html版基于深度学习训练识别常见水果-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-29 08:59:16 144

原创 web网页html版基于深度学习的墙体裂缝有无裂缝识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:57:08 165

原创 web网页html版基于深度学习python的鞋面缺陷识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:56:28 304

原创 web网页html版基于卷积神经网络对不同柑橘病变识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:55:47 266

原创 web网页html版基于python深度学习识别水面漂浮垃圾-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:55:03 445

原创 web网页html版基于python深度学习的乐器识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:54:26 324

原创 web网页html版基于python_CNN卷积神经网络识别花卉是否绽放-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:53:42 289

原创 web网页html版基于python_CNN卷积神经网络识别花卉是否枯萎-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:52:57 254

原创 web网页html版基于python_CNN卷积神经网络训练识别苹果是否成熟-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:52:21 243

原创 web网页html版通过深度学习-pytorch对水果(柠檬)品种识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:51:35 247

原创 web网页html版基于python深度学习识别草莓和其他-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:50:45 256

原创 web网页html版基于python深度学习的餐桌美食识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:50:04 301

原创 web网页html版基于python深度学习的猫狗表情识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:49:20 354

原创 web网页html版基于python深度学习的树叶健康识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-28 21:48:37 160

原创 web网页html版基于python深度学习的手势识别数字-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:18:24 281

原创 web网页html版基于python卷积神经网络的海洋生物识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:17:41 336

原创 web网页html版基于python-CNN的常见鱼类分类识别-含数据集-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:16:58 438

原创 web网页html版会飞的昆虫识别-python深度学习-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:16:18 295

原创 web网页html版通过pytorch训练蔬菜识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:15:43 160

原创 web网页html版通过python卷积神经网络训练形状识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:15:06 330

原创 web网页html版通过cnn训练手写数字识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:14:25 146

原创 web网页html版通过CNN图像识别昆虫类别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:13:53 266

原创 web网页html版通过cnn卷积网络识别树叶是否存在病变-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:13:17 259

原创 web网页html版基于python深度学习识别水果的成熟度-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:12:14 258

原创 web网页html版基于python深度学习的鲜花识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:11:34 209

原创 web网页html版基于python深度学习的砖头墙裂缝识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:09:58 264

原创 web网页html版基于python深度学习的印刷体数字和字母识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:09:09 284

原创 web网页html版CNN深度学习的遥感图片识别沙漠湖泊和森林-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-27 20:07:21 218

原创 web网页html版通过CNN卷积网络的蔬菜识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-26 21:35:28 276

原创 web网页html版深度学习算法训练数字识别-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-26 21:34:22 324

原创 web网页html版基于深度学习的鞋类分类-含数据集

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。这个时候网页正中心的按钮，点击就可以加载图片识别了，首先选择我们数据集文件夹里面的图片，进行加载。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行配置。在本机电脑的网页上打开，或手动输入这个url，切记不要输错。

2024-06-26 21:33:44 368

基于python深度学习对动物的异常声音识别-含音频数据集和训练识别代码.zip

本资源包含数据集两种音频，分别是正常声和异常声，这些声音来源猫狗。通过python、pytorch环境运行。环境的安装可参考： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/145416261 代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。最后模型也是保存在logs文件夹下。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。

2025-02-02

基于python深度学习对数字进行语音识别-含wav音频数据集和训练识别代码.zip

本资源包含数据集有3种数字0、1、2。通过python、pytorch环境运行。环境的安装可参考： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/145416261 代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。最后模型也是保存在logs文件夹下。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。

2025-02-02

基于python深度学习对几个英文单词语音识别-含音频wav数据集和训练识别代码.zip

本资源包含数据集有几个英文单词-apple、eat和hello。通过python、pytorch环境运行。环境的安装可参考： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/145416261 代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。最后模型也是保存在logs文件夹下。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。

2025-02-02

基于python深度学习识别狗的声音-含数据集和训练识别代码.zip

本资源包含数据集有狗的两种声音-嘶吼声和汪汪声。通过python、pytorch环境运行。环境的安装可参考： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/145416261 代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。最后模型也是保存在logs文件夹下。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。

2025-02-02

基于python深度学习识别猫的声音-含数据集和训练识别代码.zip

本资源包含数据集有猫的三种声音-高音声、哈气声和喵呜声。通过python、pytorch环境运行。环境的安装可参考： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/145416261 代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。最后模型也是保存在logs文件夹下。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。

2025-02-02

基于python深度学习对墙体裂缝图像分割检测-含摄像头识别-yolo11代码含数据集和训练代码和pyqt界面.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行安装。或可直接参考下面博文进行环境安装（目标检测和图像分割的环境是一样的，代码结构也是一样的）。 https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/144331388 安装好环境之后，代码只需要依次运行 01划分数据集.py 02train.py 和03pyqt.py

2025-01-28

基于python深度学习对积水图像分割检测-含摄像头识别-yolo11代码含数据集可训练有pyqt界面.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行安装。或可直接参考下面博文进行环境安装（目标检测和图像分割的环境是一样的，代码结构部分也是一样）。 https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/144331388 安装好环境之后，代码只需要依次运行 01划分数据集.py 02train.py 和03pyqt.py

2025-01-28

基于python深度学习对花卉图像分割识别-含摄像头识别-yolo11图像分割代码-含数据集-和训练-和pyqt界面识别.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本，环境需要自行安装。或可直接参考下面博文进行环境安装（目标检测和图像分割的环境是一样的，代码的组成部分也是一样的）。 https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/144331388 安装好环境之后，代码只需要依次运行 01划分数据集.py 02train.py 和03pyqt.py

2025-01-28

墙体裂缝图像分割数据集-可用于yolo8、yolo11等代码训练使用

本代码的数据集是墙体裂缝图像分割数据集，内含json格式和yolo格式数据集-但不含代码原图在segment/img文件夹下，json格式文件在segment/json文件下（使用labelme打标得到）， yolo格式的数据集在segment\seg文件夹下数据集是墙体裂缝图像分割数据集。

2025-01-28

积水图像分割检测数据集-可用于yolo8、yolo11等代码的图像分割训练

本代码的数据集是积水图像分割检测数据集，内含json格式和yolo格式数据集-但不含代码原图在segment/img文件夹下，json格式文件在segment/json文件下， yolo格式的数据集在segment\seg文件夹下数据集是积水图像分割数据集。

2025-01-28

花卉图像分割数据集-可用在yolo8和yolo11等代码中训练使用

本代码的数据集是花卉图像分割数据集，内含json格式和yolo格式数据集-但不含代码原图在segment/img文件夹下，json格式文件在segment/json文件下， yolo格式的数据集在segment\seg文件夹下数据集是花卉（玫瑰和雏菊）图像分割数据集。

2025-01-28

resnet模型-通过CNN训练识别真假图片-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

densenet模型-基于卷积神经网络识别真假人脸-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

densenet模型-基于深度学习对脸部是否化妆识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

resnet模型-基于图像分类算法对瓶子类别识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

shufflenet模型-python训练识别脸部是否带装饰-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

resnet模型-通过CNN卷积神经网络的是否可回收垃圾分类识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

shufflenet模型-图像分类算法对是否AI图片生成的识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

resnet模型-图像分类算法对植物识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

vgg模型-基于深度学习AI算法对农作物识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

resnet模型-基于图像分类算法对深度学习的天气现象识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

shufflenet模型-python语言pytorch框架训练识别运输方式图像-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

shufflenet模型-CNN图像分类识别手势类别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-python训练识别行为类型-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

vgg模型-基于深度学习对人物表情识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

densenet模型-基于深度学习识别燃料-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-基于人工智能的卷积网络训练识别学生课堂行为分析-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

resnet模型-基于深度学习识别人物动态行为-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-基于深度学习AI算法对在旅游活动类型识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-基于深度学习AI算法对遥感土地利用类型识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-python语言pytorch框架的图像分类食物类型识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-基于深度学习AI算法对家庭装修图像识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

vgg模型-通过CNN卷积神经网络的图表信息类别识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

mobilenet模型-python语言pytorch框架的图像分类城市公共设施类别识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

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2025-01-26

vgg模型-基于人工智能的卷积网络训练识别交通标志-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

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2025-01-26

resnet模型-基于深度学习对枇杷果实病害识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

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2025-01-26

resnet模型-python语言pytorch框架训练识别玉米病害-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

shufflenet模型-基于卷积神经网络识别香蕉叶部病害-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

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2025-01-26

vgg模型-深度学习CNN训练识别狗的毛发颜色-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

vgg模型-图像分类算法对草莓叶部病害识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。可参考博文进行安装环境运行代码-但需要先自行收集好图片放到对应文件夹下： https://blog.youkuaiyun.com/no_work/article/details/139246467 首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保

2025-01-26

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