基于vgg16和efficientnet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架)
前端界面:flask+python, UI界面:pyqt5+python
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
卷积模型采用vgg16模型或efficientnet，也可以用其他的卷积模型
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
-
启动Flask服务器:
python app.py -
启动PyQt5 UI应用:
python ui_app.py
解释
- 数据预处理: 使用
transforms.Compose对图像进行预处理。 - 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。
- 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。
- 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