S1998L的博客

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本。

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。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。

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。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。

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。代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

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。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。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。一共含有:5个类别，数据集图片数量超过:400张,包含:'Ak', 'Ala_Idris', 'Buzgulu', 'Dimnit', 'Nazli'等。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。一共含有:5个类别，数据集图片数量超过:60000张,包含:'Arborio', 'Basmati', 'Ipsala', 'Jasmine', 'Karacadag'等。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。一共含有:5个类别，数据集图片数量超过:0张,包含:'Darth Vader', 'Green Goblin', 'Joker', 'Thanos', 'Venom'等。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。一共含有:5个类别，数据集图片数量超过:800张,包含:'Disease-Downy', 'Disease-Powdery', 'Healthy', 'Nutrient', 'Pests'等。

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt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。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练，训练好的模型会保存在本地。同时训练过程中还会有准确率计算，即训练每个epoch来对验证集进行验证准确率。一共含有:2个类别，数据集图片数量超过:0张,包含:'adidas', 'nike'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。有两个文件夹一个是存放数据集的文件。