第0014期利用CNN进行识别（附带数据集与代码）
本代码的运行环境为Python与PyTorch框架。
在获取该代码后，会发现一个名为requirement.txt的文件，其中详细列出了环境配置的具体步骤。
关于数据集的相关信息，当下载完该资源后，界面将呈现如下所示的布局：
本次识别任务所涉及的各类图像数据均存储于数据集文件夹之中。
本代码对所使用的数据集实施了预处理操作，具体包括在图像较短的一侧添加灰色边框，从而将图像调整为正方形格式（若原始图像本身即为正方形，则无需添加灰边），同时通过调整旋转角度的方式，实现对数据集的扩充与增强。
执行01数据集文本制作.py脚本后，系统将自动获取数据集中各分类文件夹内所有图像的存储路径及其对应类别标签信息。
启动02深度学习模型训练.py程序后，系统会读取txt文件中所记录的训练样本与验证样本数据，完成模型训练过程。训练结束后，生成的模型文件将会被保存至本地存储位置。
在训练过程结束后，系统会将详细的日志信息存储于本地，其中包含了每个训练周期内验证集所对应的损失值以及准确率数据。
执行03pyqt_ui界面.py文件后，将生成一个可视化操作界面，用户可通过点击相应按钮来加载并识别自己感兴趣的图像内容。
下载代码和视频演示地址:
0014期通过CNN深度学习识别女人有无化妆_哔哩哔哩_bilibili
欢迎下载更多深度学习资源：
以下内容包含完整的代码，涵盖ui界面，视频演示即为代码内容。
代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365
包含：
001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码
002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch
003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet
004基于python的hog+svm实现目标检测
005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量
006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort
007CycleGAN_风格迁移+qt界面
008yolov4口罩目标检测识别
009中草药识别小程序
010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别
011汉字识别crnn_qt界面
012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面
013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测
014人脸识别打卡签到系统pyqt界面
015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别
016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等
017手势识别_ui界面
018深度学习之微表情识别
019动物识别检测网页版
020pyqt5实现手写中文数字识别
21微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版
22微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版
23微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版
24微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版
25目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python
26人脸表情识别网页版
27目标检测小程序识别表情_人脸识别
28yolov5视频检测_人脸识别表情识别
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3 6基于hwdb手写汉字数据集的识别检测
3 7基于深度学习识别人字数据集
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39中药饮片识别人工智能模型训练程序
4 基于深度学习识别人药饮片数据集网页版本
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4 花卉识别人工智能小程序
4 基于svm+hog机器学习方法进行行人探测分析
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4 基于人工智能技术进行手指静脉探测分析
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4 基于卷积神经网络对94种矿石进行分类探测分析
4 基于人工智能技术进行杂草探测分析
4 多功能图像处理助手v.1. _通过可视化交互按钮实现批量图片处理及数据增强等功能
4 利用python编写写字笔画顺序判断程序，用于判断笔顺是否正确
多功能图像处理助手v. . _通过傅里叶变换、椒盐噪声、直方图均衡等方法对图片进行批量处理
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