使用Python深度学习罗马数据集进行训练识别（包含数据集和代码）

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本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：

数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。

该代码对数据集执行了预处理工作，并包含以下两个主要操作：首先，在图像的较短边上添加灰色边缘（若原始图片已经是正方形，则无需添加灰色边缘）；其次，通过调整旋转角度来扩增增强数据集

执行01数据集文本制作.py文件时,程序将能够读取数据集下各个分类目录下的图像文件路径,并获取其对应的标签信息

通过执行"02深度学习模型训练"这一脚本，在本地(txt)中解析记录的训练集与验证集的数据，并进行相应的语言模型的微调；完成微调后会将该预-trained语言模型存储在本地。

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