Python基于CNN的化妆品图像分类识别教程

资源摘要信息:"本套代码是一个基于图像分类算法的化妆品分类识别项目，使用了CNN（卷积神经网络）深度学习技术，并以Python语言和PyTorch框架编写。代码包含多个Python文件，并且每行代码都附有中文注释，便于初学者理解和学习。项目的运行环境建议使用Anaconda来管理Python版本和依赖库，并推荐使用Python3.7或3.8版本，以及PyTorch的1.7.1或1.8.1版本。" 1. 项目概述： - 代码分为三个主要的Python文件，分别是数据集文本生成、深度学习模型训练和网页服务器启动文件。 - 代码涉及的操作包括数据准备、模型训练和网页服务部署。 2. 运行环境要求： - 使用Anaconda进行环境配置。 - 安装Python3.7或3.8版本。 - 安装PyTorch1.7.1或1.8.1版本。 - 需要自行搜集图片并组织成数据集，代码不包含实际的图片数据。 3. 数据集准备： - 用户需自行搜集化妆品图片，并按类别分类存储在数据集文件夹下。 - 数据集文件夹内包含多个子文件夹，每个子文件夹代表一个类别。 - 每个子文件夹中应包含提示图，指示图片存放位置。 - 通过运行01数据集文本生成制作.py脚本，将图片路径和标签转换成TXT格式，并划分为训练集和验证集。 4. 深度学习模型训练： - 运行02深度学习模型训练.py脚本，读取TXT文件中的内容，进行模型训练。 - 训练过程采用CNN进行特征提取和分类。 - 模型训练完成后可以对新图片进行识别和分类。 5. 网页版展示： - 通过运行03html_server.py脚本，可以启动一个简单的HTML网页服务。 - 网页服务提供了一个用户界面，能够上传图片进行实时分类识别。 - 该网页服务依赖于flask框架，需要将flask库加入到requirements.txt中。 6. 相关技术说明： - HTML：用于构建网页前端界面，本项目中提供了一个简单的网页模板，用于展示图片和分类结果。 - Flask：一个轻量级的Python Web框架，用于部署网页服务器，接收用户上传的图片，并将请求发送到训练好的模型进行分类，然后返回分类结果。 - CNN：一种深度学习模型，擅长处理图像数据。在本项目中CNN用于提取化妆品图片的特征，并基于这些特征进行分类。 7. 文件结构说明： - 说明文档.docx：提供了项目使用的具体步骤说明和细节介绍。 - 01数据集文本生成制作.py：将收集的图片数据转化为模型训练所需的格式。 - 02深度学习模型训练.py：包含CNN模型的构建、训练和评估过程。 - 03html_server.py：将训练好的模型部署为一个网页服务。 - requirement.txt：列出了项目运行所需的Python依赖库。 - 数据集：用户需要自行填充图片文件夹。 - templates：存放网页模板文件，用于构建用户界面。 综上所述，该资源为一个完整的化妆品图像分类识别项目，提供了一套易于理解的代码实现，涵盖数据集准备、深度学习模型训练和网页前端展示的全链条解决方案。用户通过下载代码、安装指定环境和搜集相应的图片数据集即可进行实际操作。