编号：A724
大小：46M
环境：Python3.7、OpenCV4.8、torch1.7.1
简介：深度学习之基于Pytorch卷积神经网络轮胎胎压识别系统(PyQt5界面)
数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集

运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据集下问个类别文件中的图片路径和对应的标签
运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地

训练完成之后会有log日志保存本地，里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。

运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。

运行展示

flat.class

full.class

no-tire.class

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