首页 > 编程语言 >基于卷积神经网络的柑桔病害识别与防治系统,resnet50,mobilenet模型【pytorch框架+python源码】

基于卷积神经网络的柑桔病害识别与防治系统,resnet50,mobilenet模型【pytorch框架+python源码】

时间:2024-11-06 19:16:42浏览次数:3  
标签:acc loss resnet50 mobilenet val 模型 train model 源码

 更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章

功能演示:

柑橘病害识别与防治系统,卷积神经网络,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python源码】_哔哩哔哩_bilibili

(一)简介

基于卷积神经网络的柑桔病害识别与防治系是在pytorch框架下实现的,这是一个完整的项目,包括代码,数据集,训练好的模型权重,模型训练记录,ui界面和各种模型指标图表等。

该项目有两个可选模型:resnet50和mobilenet,两个模型都在项目中;GUI界面由pyqt5设计和实现,界面中给出模型预测病害的结果、概率和对应的防治措施。此项目的两个模型可做对比分析,增加工作量。

该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行,pycharm和anaconda安装和配置可观看教程:

超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm虚拟环境搭建-CSDN博客

(二)项目介绍

1. 项目结构

​​​​​

该项目可以使用已经训练好的模型权重,也可以自己重新训练,自己训练也比较简单

以训练resnet50模型为例:

第一步:修改model_resnet50.py的数据集路径,模型名称、模型训练的轮数

​​ 

第二步:模型训练和验证,即直接运行model_resnet50.py文件

第三步:使用模型,即运行gui_chinese.py文件即可通过GUI界面来展示模型效果

2. 数据结构

​​​​​​

部分数据展示: 

​​​​​

3.GUI界面(技术栈:pyqt5+python+opencv) 
1)gui初始界面 

2)gui分类、识别界面 

​​​​

4.模型训练和验证的一些指标及效果
​​​​​1)模型训练和验证的准确率曲线,损失曲线

​​​​​2)热力图

​​3)准确率、精确率、召回率、F1值

4)模型训练和验证记录

​​

(三)代码

由于篇幅有限,只展示核心代码

    def main(self, epochs):
        # 记录训练过程
        log_file_name = './results/resnet50训练和验证过程.txt'
        # 记录正常的 print 信息
        sys.stdout = Logger(log_file_name)
 
        print("using {} device.".format(self.device))
        # 开始训练,记录开始时间
        begin_time = time()
        # 加载数据
        train_loader, validate_loader, class_names, train_num, val_num = self.data_load()
        print("class_names: ", class_names)
        train_steps = len(train_loader)
        val_steps = len(validate_loader)
        # 加载模型
        model = self.model_load()  # 创建模型
        # 修改全连接层的输出维度
        in_channel = model.fc.in_features
        model.fc = nn.Linear(in_channel, len(class_names))
 
        # 模型结构可视化
        x = torch.randn(16, 3, 224, 224)  # 随机生成一个输入
        # 模型结构保存路径
        model_visual_path = 'results/resnet50_visual.onnx'
        # 将 pytorch 模型以 onnx 格式导出并保存
        torch.onnx.export(model, x, model_visual_path)  
        # netron.start(model_visual_path)  # 浏览器会自动打开网络结构
 
 
        # 将模型放入GPU中
        model.to(self.device)
        # 定义损失函数
        loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
        # 定义优化器
        params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
        optimizer = optim.Adam(params=params, lr=0.0001)
 
        train_loss_history, train_acc_history = [], []
        test_loss_history, test_acc_history = [], []
        best_acc = 0.0
 
        for epoch in range(0, epochs):
            # 下面是模型训练
            model.train()
            running_loss = 0.0
            train_acc = 0.0
            train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout)
            # 进来一个batch的数据,计算一次梯度,更新一次网络
            for step, data in enumerate(train_bar):
                # 获取图像及对应的真实标签
                images, labels = data
                # 清空过往梯度
                optimizer.zero_grad()
                # 得到预测的标签
                outputs = model(images.to(self.device))
                # 计算损失
                train_loss = loss_function(outputs, labels.to(self.device))
                # 反向传播,计算当前梯度
                train_loss.backward()
                # 根据梯度更新网络参数
                optimizer.step()  
 
                # 累加损失
                running_loss += train_loss.item()
                # 每行最大值的索引
                predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]  
                # torch.eq()进行逐元素的比较,若相同位置的两个元素相同,则返回True;若不同,返回False
                train_acc += torch.eq(predict_y, labels.to(self.device)).sum().item()
                # 更新进度条
                train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1,
                                                                         epochs,
                                                                         train_loss)
            # 下面是模型验证
            # 不启用 BatchNormalization 和 Dropout,保证BN和dropout不发生变化
            model.eval()
            # accumulate accurate number / epoch
            val_acc = 0.0  
            testing_loss = 0.0
            # 张量的计算过程中无需计算梯度
            with torch.no_grad():  
                val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout)
                for val_data in val_bar:
                    # 获取图像及对应的真实标签
                    val_images, val_labels = val_data
                    # 得到预测的标签
                    outputs = model(val_images.to(self.device))
                    # 计算损失
                    val_loss = loss_function(outputs, val_labels.to(self.device))  
                    testing_loss += val_loss.item()
                    # 每行最大值的索引
                    predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]  
                    # torch.eq()进行逐元素的比较,若相同位置的两个元素相同,则返回True;若不同,返回False
                    val_acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(self.device)).sum().item()
 
            train_loss = running_loss / train_steps
            train_accurate = train_acc / train_num
            test_loss = testing_loss / val_steps
            val_accurate = val_acc / val_num
 
            train_loss_history.append(train_loss)
            train_acc_history.append(train_accurate)
            test_loss_history.append(test_loss)
            test_acc_history.append(val_accurate)
 
            print('[epoch %d] train_loss: %.3f  val_accuracy: %.3f' %
                  (epoch + 1, train_loss, val_accurate))
            # 保存最佳模型
            if val_accurate > best_acc:
                best_acc = val_accurate
                torch.save(model.state_dict(), self.model_name)
 
        # 记录结束时间
        end_time = time()
        run_time = end_time - begin_time
        print('该循环程序运行时间:', run_time, "s")
        # 绘制模型训练过程图
        self.show_loss_acc(train_loss_history, train_acc_history,
                           test_loss_history, test_acc_history)
        # 画热力图
        test_real_labels, test_pre_labels = self.heatmaps(model, validate_loader, class_names)
        # 计算混淆矩阵
        self.calculate_confusion_matrix(test_real_labels, test_pre_labels, class_names)

​​​​​(四)总结

以上即为整个项目的介绍,整个项目主要包括以下内容:完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。

整套项目资料齐全,一步到位,省心省力。

项目运行过程如出现问题,请及时交流!

标签:acc,loss,resnet50,mobilenet,val,模型,train,model,源码
From: https://blog.csdn.net/lanbo_ai/article/details/143382229

相关文章

  • SpringBoot小小主持人网站7q3we(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容一、项目背景随着社会对儿童综合素质培养的重视,特别是在语言表达和公众演讲能力方面,小小主持人课程受到越来越多家长和孩子的青睐。为满足这一市场......
  • SpringBoot小区物业管理系统3248a--程序+源码+数据库+调试部署+开发环境
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容一、研究背景与意义随着城市化进程的加速,小区物业管理面临着越来越复杂和多元的挑战。传统的人工管理方式不仅效率低下,还难以满足业主日益增长的多......
  • SpringBoot线上评分分享平台s7103(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容一、研究背景随着互联网技术的飞速发展,线上消费和在线评价已成为人们日常生活的重要组成部分。然而,现有的线上评分系统往往局限于特定领域,无法满足......
  • SpringBoot响应式博客的设计与实现5g6a7(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容一、课题背景随着互联网技术的不断进步,博客作为个人表达、知识分享的重要平台,其用户体验和访问便捷性受到越来越多的关注。随着移动设备的普及,用户......
  • AFL++实战入门与afl-fuzz流程解析(源码流程图)
    简介本项目为模糊测试的零基础教学,适合了解pwn且会使用Linux的gcc、gdb的读者。模糊测试旨在通过向程序投喂数据使其崩溃,从而获取崩溃样本以寻找程序漏洞。本文前半部分介绍AFL++的docker环境配置,帮助读者解决入门时的环境和网络问题;后半部分全面解析afl的模......
  • dify专题-后台源码一
            本章开始对Dify最新版本(v0.10.2)源码进行解读。在Dify项目根目录下有如下几个目录:api、web、docker、docker-legacy、sdks等。        其中api是后台项目目录,核心的业务逻辑、模型调用、接口服务代码都在该目录下。web目录是前台项目目录,前台页面代码......
  • 基于数据可视化的房屋租赁财务管家微信小程序设计和实现(源码+论文+部署)
     目录:目录:博主介绍: 完整视频演示:你应该选择我技术栈介绍:需求分析:系统各功能实现一览:1.注册2.登录部分代码参考: 项目功能分析: 项目论文:源码获取:博主介绍: ......
  • 基于数据可视化的智能房租收付管理微信小程序设计和实现(源码+论文+部署)
     目录:目录:博主介绍: 完整视频演示:你应该选择我技术栈介绍:需求分析:系统各功能实现一览:1.注册2.登录部分代码参考: 项目功能分析: 项目论文:源码获取:博主介绍: ......
  • ssm052游戏攻略网站的设计与实现+vue(论文+源码)-kaic
      毕业设计(论文)题目:游戏攻略网站设计与实现      摘 要现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本游戏攻略网站就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完......
  • ssm051网上医院预约挂号系统+jsp(论文+源码)_kaic
      本科毕业设计论文题目:网上医院预约挂号系统设计与实现系   别:XX系(全称)专    业:软件工程班   级:软件工程15201学生姓名:学生学号:指导教师:导师1       导师22021年5月摘  要如今的信息时代,对信息的共享性,信息......