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✨基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用 Intelligent Image Classification Web Applcation based on Convolutional Neural Networks and the CIFAR10 Dataset✨🚩 (with README in English) 📌含在线demo:图像分类可视化界面,快速部署深度学习模型为网页应用,Web预测系统,决策支持系统(DSS),图像分类前端网页,图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集,小模型。100%纯Python代码,轻量化,易复现

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bytesc/Image_Classify_WebGUI_CIFAR10

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Image_Classify_WebGUI_CIFAR10

基于卷积神经网络(CNN)和 CIFAR10 数据集的图像智能分类:图像分类可视化界面,图像分类前端网页,图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集,小模型。100%纯Python代码,轻量化,易复现

English Readme🚩

个人网站:www.bytesc.top 包含项目在线演示。

个人博客:blog.bytesc.top

🔔 如有项目相关问题,欢迎在本项目提出issue,我一般会在 24 小时内回复。

项目简介

  • 1, 使用pytorch实现CIFAR10数据集图片的智能分类
  • 2, 使用小模型,轻量化,76%准确率
  • 3,使用pywebio作为web可视化框架,无需前端语言,使用纯python编写。轻量化,易复现,易部署

使用的网络结构 image

效果截图

image image image

如何使用

python版本3.9

先安装依赖

pip install -r requirement.txt

modelDemo.py是项目入口,运行此文件即可启动服务器

python modelDemo.py

复制链接到浏览器打开 image 点击”Demo“即可进入Web界面 image

之后,也可以点击“上传文件”,选择example_img文件夹内图片文件上传测试

项目结构

└─Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
    ├─data
    │  └─logs_import 
    ├─example_img
    ├─process
    │  └─logs
    └─readme_static
  • data文件夹存放部分静态资源,包括训练好的模型.pth
  • process文件夹存放一些过程文件,包括模型的训练程序等
  • readme_static存放readme文档中用的静态资源
  • example_img文件夹内存放了一些图片,可用于测试

开源许可证

此翻译版本仅供参考,以 LICENSE 文件中的英文版本为准

MIT 开源许可证:

版权所有 (c) 2023 bytesc

特此授权,免费向任何获得本软件及相关文档文件(以下简称“软件”)副本的人提供使用、复制、修改、合并、出版、发行、再许可和/或销售软件的权利,但须遵守以下条件:

上述版权声明和本许可声明应包含在所有副本或实质性部分中。

本软件按“原样”提供,不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性。在任何情况下,作者或版权持有人均不对因使用本软件而产生的任何索赔、损害或其他责任负责,无论是在合同、侵权或其他方面。

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