基于CNN的网页版安全帽识别系统-自定义数据集指南

资源摘要信息:"html网页版通过CNN卷积神经网络的是否佩戴安全帽识别项目，包含三个Python文件，每个文件中都配备了详尽的中文注释，便于理解和学习。该项目旨在通过深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），来自动识别人们是否佩戴了安全帽。项目不包含图片数据集，需要用户自行搜集图片并按照指定的文件夹结构存放。 项目的核心代码文件包括： 1. requirement.txt：列出项目依赖的Python库及其版本，以确保代码的正常运行。推荐使用Anaconda环境，安装Python 3.7或3.8版本，并在其中安装PyTorch 1.7.1或1.8.1版本。 2. 01数据集文本生成制作.py：该脚本负责生成图片路径和对应标签的文本文件，并将数据集划分为训练集和验证集。 3. 02深度学习模型训练.py：该脚本读取上一步生成的文本文件内容，使用CNN模型进行训练。 4. 03html_server.py：运行该脚本后，将启动一个简单的HTML服务器，用户可以通过生成的URL访问网页，并在网页上看到是否佩戴安全帽的识别结果。 为了使用该项目，用户需要自行搜集图片，并根据以下结构创建数据集文件夹： - 数据集/ - 类别1/ - image1.jpg - image2.jpg - ... - 提示图.jpg - 类别2/ - image1.jpg - image2.jpg - ... - 提示图.jpg - ... 每个类别文件夹中的"提示图.jpg"用于告知用户应该将图片放入哪个文件夹。将搜集到的图片放入对应的类别文件夹后，即可执行数据集文本生成脚本，然后进行模型训练和使用网页服务。 该项目可以作为学习和研究CNN在图像识别领域应用的典型案例，同时也展示了如何将深度学习模型与Web技术结合，实现基于网页的实时图像识别功能。"