082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本

本文介绍了一个深度学习项目,涉及代码下载、多种模型训练(如AlexNet、DenseNet等)以及使用PyQt创建的用户界面,展示了文本生成、图片路径处理、模型评估(精度、召回率和F1-score)等功能。项目涵盖了手写汉字识别、目标检测、人脸识别等应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

代码下载和视频演示地址:

https://www.bilibili.com/video/BV1Um4y1H7cd/

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。

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