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基于vgg16和efficientnet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架) 图像识别与分类 前端界面_flask+python, UI界面_pyqt5+python,构建天气识别系统

时间:2024-12-19 18:58:41浏览次数:16  
标签:识别系统 界面 python 模型 py vgg16 UI efficientnet

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基于vgg16和efficientnet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架)在这里插入图片描述

前端界面:flask+python, UI界面:pyqt5+python在这里插入图片描述

这是一个完整项目,包括代码,数据集,模型训练记录,前端界面,ui界面,各种指标图:包括准确率,精确率,召回率,F1值,损失曲线,准确率曲线等
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卷积模型采用vgg16模型或efficientnet,也可以用其他的卷积模型在这里插入图片描述
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好的,我们将构建一个完整的天气识别系统,使用VGG16和EfficientNet作为卷积神经网络,并结合Flask和PyQt5分别实现前端界面和UI界面。项目将包括数据集准备、模型训练、评估、前端和服务端代码。

项目结构

weather_recognition_system/
├── data/
│   ├── train/
│   │   ├── sunny/
│   │   ├── cloudy/
│   │   ├── rainy/
│   │   └── snowy/
│   └── val/
│       ├── sunny/
│       ├── cloudy/
│       ├── rainy/
│       └── snowy/
├── models/
│   ├── vgg16.pth
│   └── efficientnet.pth
├── app.py          # Flask应用入口
├── ui_app.py       # PyQt5 UI应用入口
├── train_vgg16.py  # VGG16模型训练脚本
├── train_efficientnet.py  # EfficientNet模型训练脚本
├── utils.py        # 工具函数
├── requirements.txt  # 依赖项
└── README.md       # 项目说明文档

安装依赖项

首先,安装所需的Python库:

pip install torch torchvision flask pyqt5 matplotlib scikit-learn pandas seaborn

数据集准备

假设你已经有一个天气图像数据集,目录结构如上所示。如果没有,可以从公开的数据集中下载或自行收集。

训练模型

VGG16 模型训练
EfficientNet 模型训练

前端界面 (Flask)

app.py 文件
templates/index.html 文件

创建一个简单的HTML模板用于上传图片并显示预测结果:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Weather Recognition</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
            background-color: #f4f4f4;
        }
        .container {
            text-align: center;
            background-color: white;
            padding: 20px;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
        }
        input[type="file"] {
            margin-bottom: 20px;
        }
        button {
            padding: 10px 20px;
            background-color: #007bff;
            color: white;
            border: none;
            border-radius: 5px;
            cursor: pointer;
        }
        button:hover {
            background-color: #0056b3;
        }
        .result {
            margin-top: 20px;
            font-size: 1.2em;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>Upload Weather Image</h1>
        <form id="upload-form" enctype="multipart/form-data">
            <input type="file" id="file-input" name="file" accept="image/*" required>
            <br><br>
            <button type="submit">Predict</button>
        </form>
        <div class="result" id="result"></div>
    </div>

    <script>
        document.getElementById('upload-form').addEventListener('submit', function(event) {
            event.preventDefault();
            const formData = new FormData(this);

            fetch('/predict', {
                method: 'POST',
                body: formData
            })
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                document.getElementById('result').innerHTML = `
                    <p>VGG16 Prediction: ${data.vgg16_prediction}</p>
                    <p>EfficientNet Prediction: ${data.efficientnet_prediction}</p>
                `;
            })
            .catch(error => console.error('Error:', error));
        });
    </script>
</body>
</html>

UI界面 (PyQt5)

ui_app.py 文件

运行项目

  1. 启动Flask服务器:

    python app.py
    
  2. 启动PyQt5 UI应用:

    python ui_app.py
    

解释

  1. 数据预处理: 使用 transforms.Compose 对图像进行预处理。
  2. 模型训练: 使用VGG16和EfficientNet进行训练,并绘制损失曲线和准确率曲线。
  3. Flask应用: 提供一个简单的Web界面用于上传图像并获取预测结果。
  4. PyQt5 UI应用: 提供一个图形化的用户界面用于上传图像并显示预测结果。

通过这些步骤,你可以构建一个完整的天气识别系统,包括训练、评估、前端和服务端代码

标签:识别系统,界面,python,模型,py,vgg16,UI,efficientnet
From: https://blog.csdn.net/2401_88441190/article/details/144440372

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