编号：A573
大小：123M
环境：Python3.7、torch1.8.1、PyCharm2020
简介：PyQt5+ResNet 手写数字识别GUI系统
本项目旨在使用PyQt5和ResNet模型创建一个图形用户界面应用程序，用于手写数字识别。用户可以在GUI界面中手写数字，然后通过点击“上传图片”按钮进行数字识别。该应用程序使用ResNet模型进行数字分类，可以准确地识别用户输入的数字，并将识别结果显示在GUI界面上。
除了数字识别功能，本应用程序还提供了一些可交互的操作，例如清除画布和退出应用程序等。此外，用户还可以在GUI中查看和调整ResNet模型的参数，以进一步了解深度学习技术的工作原理和实现细节。
本项目的主要特点包括：使用PyQt5框架创建图形用户界面，使用ResNet模型进行数字分类，支持用户自由绘制手写数字，并提供了丰富的交互操作和界面设计。该应用程序可以被广泛应用于数字识别领域，例如手写数字识别、汉字识别等。
运行展示
配套文件
我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于Pytorch+PyQt5+ResNet手写数字识别(GUI界面)
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