编号：A724
大小：603M
环境：Python3.8.5、OpenCV4.9、torch1.8.1
简介：深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别(Web界面)
运行01.py能将图片数据保存在txt格式的文本里面，并划分训练集和验证集。
运行02train.py会txt文本里面的图片数据进行读取并训练模型，训练好的模型也保存在logs文件夹下。
在训练时提供了11种卷积神经网络供任意切换。包括resnet\mobilenet\alexnet\vgg\sufflenet\efficientnet等等
训练完成后还会生成评价指标图，f1-score,精确率和召回率。
运行03pyqt.py可以选择自己感兴趣的图片进行识别，通过调用上一步训练好的模型识别图片中的乐器。
运行展示
run 02train.py
run 03pyqt.py
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音乐乐器识别系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
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