自制口罩颜色识别器：使用CNN与Python进行网页版深度学习

项目是一个以Python为编程语言，使用PyTorch深度学习框架开发的，旨在识别口罩颜色的机器学习项目。该项目通过构建卷积神经网络（CNN）模型实现对不同颜色口罩的自动识别，并通过HTML网页界面提供交互。 1. 开发环境配置： - 项目建议在Anaconda虚拟环境中运行，以确保依赖包的管理清晰和兼容性。 - Python版本推荐使用3.7或3.8，以确保最佳兼容性。 - PyTorch框架推荐版本为1.7.1或1.8.1，确保模型训练的稳定性和效率。 2. 项目代码文件结构： - 项目包含三个主要的Python脚本文件： - 01数据集文本生成制作.py：该脚本负责处理图片数据集，生成训练集和验证集的文本文件。需要用户自行搜集图片并按照指定格式存放到数据集文件夹中。每个类别的图片应该存放在对应的文件夹内，脚本会读取图片路径并生成标注文件。 - 02深度学习模型训练.py：该脚本实现CNN模型的构建、训练过程，它会读取01脚本生成的标注文件，对模型进行训练。 - 03html_server.py：该脚本负责启动一个本地服务器，并生成一个HTML网页URL，通过这个网页可以对训练好的模型进行交互。 - 其他重要文件： - requirement.txt：包含了项目依赖的Python包列表，确保用户安装正确的环境。 - 数据集：一个空文件夹，用户需要自行添加图片数据集，并根据类别创建不同的子文件夹。 - templates：HTML模板文件夹，存放网页模板文件。 3. 模型训练与应用： - 用户首先需要根据项目要求收集口罩颜色的图片数据，并按照类别存放在数据集文件夹中的相应子文件夹内。每个子文件夹内可以包含一张示例图片，以指导用户如何放置数据。 - 运行01数据集文本生成制作.py脚本后，系统会生成用于训练的标注文本文件，文件中包含了图片的路径和对应的标签信息。 - 运行02深度学习模型训练.py脚本，程序将开始对CNN模型进行训练，这个过程包括数据的加载、网络模型的定义、损失函数的选择、优化器的配置和训练过程的迭代。 - 训练完成后，运行03html_server.py，用户可以通过生成的网页URL进入HTML页面，页面上会展示模型的训练结果和一个输入框供用户上传图片进行颜色识别。这样，用户就可以通过网页界面直观地看到模型对口罩颜色的预测结果。 4. 技术栈： - HTML：作为网页前端开发的基础，用于构建交互式的用户界面。 - Python：作为后端开发语言，用于编写深度学习模型训练和服务器脚本。 - PyTorch：作为深度学习框架，用于构建和训练CNN模型。 - Anaconda：一个开源的Python发行版本，它包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 通过本项目，用户不仅能够了解深度学习模型的构建与训练过程，而且能够掌握如何将模型部署到网页端，实现一个实用的深度学习应用。同时，项目中的逐行中文注释使得代码更加易于理解和学习，特别是对于深度学习和Python编程的初学者来说，这是一个很好的学习资源。