基于python深度學(xué)習(xí)的水果或其他物體識(shí)別小程序
效果圖如下：
代碼演示和demo倉(cāng)庫(kù)看b站視頻003期：
代碼展示：
數(shù)據(jù)集圖片放置在data文件夾下，大家可以根據(jù)自己需要比如識(shí)別其他物體，只需要模仿data文件夾下的文件命名放入圖片即可運(yùn)行訓(xùn)練模型了。
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?運(yùn)行01數(shù)據(jù)集文本生成制作.py可以將data文件夾下的圖片保存成txt格式
?運(yùn)行02train.py可以將txt中記錄的數(shù)據(jù)讀取并訓(xùn)練模型
訓(xùn)練可以使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：?、Alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNext、ShuffleNet、Swin_transformer、VGG等。
?訓(xùn)練結(jié)束后同時(shí)會(huì)生成評(píng)價(jià)指標(biāo)圖
運(yùn)行03flask_server.py可以生成一個(gè)http接口連接小程序端和代碼端，將小程序傳來(lái)的圖片調(diào)用本地訓(xùn)練好的模型識(shí)別之后再返回給小程序界面展示。
?小程序端代碼直接導(dǎo)入該文件夾即可。
相關(guān)知識(shí)科普：
CNN是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）的縮寫(xiě)。它是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別適用于處理具有網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，例如圖像、視頻和聲音等。CNN由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。
CNN的核心思想是通過(guò)卷積操作和池化操作來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)中的特征。卷積層使用卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口操作，以捕捉不同位置的局部特征。通過(guò)堆疊多個(gè)卷積層，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更加復(fù)雜的特征表示。池化層則用于降低數(shù)據(jù)維度，并保留最顯著的特征。全連接層將特征映射到具體的輸出類別上。
CNN在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了巨大成功，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等任務(wù)。其優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)具有平移不變性的特征，并且對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練時(shí)具有較好的性能。
ALexNet是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），由Alex Krizhevsky等人于2012年提出。它是第一個(gè)在ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）上取得顯著優(yōu)勢(shì)的深度學(xué)習(xí)模型。
ALexNet采用了多層卷積層和全連接層的結(jié)構(gòu)。相比于傳統(tǒng)的淺層網(wǎng)絡(luò)，ALexNet引入了更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層。同時(shí)，它還使用了非線性激活函數(shù)（ReLU）來(lái)增強(qiáng)模型的表達(dá)能力，并且引入了局部響應(yīng)歸一化（Local Response Normalization）層來(lái)提高泛化性能。
ALexNet的設(shè)計(jì)突破了之前的限制，通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，成功地提升了圖像分類任務(wù)的準(zhǔn)確性。它在2012年的ILSVRC比賽中取得了遠(yuǎn)超其他模型的成績(jī)，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)方法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的崛起。
ALexNet的成功對(duì)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響，激發(fā)了更多研究者對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究興趣，并為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)提供了啟示。
GoogleNet，也稱為Inception，是由Google團(tuán)隊(duì)在2014年提出的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。它是為了參加ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）而設(shè)計(jì)的。
GoogleNet采用了一種稱為"Inception模塊"的特殊結(jié)構(gòu)，它允許網(wǎng)絡(luò)在不同尺度上進(jìn)行并行處理，以捕捉不同層次的特征。這種并行處理有助于減少參數(shù)量，并且在一定程度上緩解了過(guò)擬合問(wèn)題。
與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)相比，GoogleNet具有更深的結(jié)構(gòu)，但通過(guò)合理的設(shè)計(jì)和使用1x1的卷積核進(jìn)行降維操作，成功地減少了計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)數(shù)量。它在2014年的ILSVRC比賽中取得了顯著的成果，并且提出的架構(gòu)思想影響了后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展。
VGG是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），由牛津大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在2014年提出。它被命名為VGG，以紀(jì)念論文作者之一Visual Geometry Group（視覺(jué)幾何群）。
VGG網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是其深度和簡(jiǎn)單性。相比于之前的模型，VGG采用了更多的卷積層和池化層，達(dá)到了16或19個(gè)卷積層的深度。同時(shí)，VGG中的卷積層都使用了較小的3x3卷積核，并且連續(xù)堆疊多次，以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。
VGG網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)非常規(guī)整，邏輯清晰。它由多個(gè)卷積塊組成，每個(gè)卷積塊由連續(xù)的卷積層和一個(gè)池化層構(gòu)成。最后的全連接層負(fù)責(zé)將提取到的特征映射到具體的輸出類別上。
盡管VGG網(wǎng)絡(luò)相對(duì)較深，但它在各種視覺(jué)任務(wù)上表現(xiàn)出色。VGG的設(shè)計(jì)思想啟發(fā)了后續(xù)更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。
RESNET是一種深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network），由微軟研究院的研究團(tuán)隊(duì)在2015年提出。它是為了解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的退化問(wèn)題（degradation problem）而設(shè)計(jì)的。
在傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，模型的準(zhǔn)確性通常會(huì)飽和或下降。這是因?yàn)檩^深層次的網(wǎng)絡(luò)更難優(yōu)化，容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸等問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，RESNET引入了殘差學(xué)習(xí)的思想。
RESNET通過(guò)跳過(guò)連接（skip connection）來(lái)構(gòu)建殘差塊。跳過(guò)連接使得信息可以直接在網(wǎng)絡(luò)中傳遞，繞過(guò)某些層，從而避免了信息丟失和退化。具體而言，每個(gè)殘差塊的輸入通過(guò)一個(gè)恒等映射（identity mapping）與輸出相加，然后再進(jìn)入激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換。這種設(shè)計(jì)使得網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到殘差的差異，從而更有效地優(yōu)化模型。
RESNET的結(jié)構(gòu)可以很容易地?cái)U(kuò)展到更深的層數(shù)，甚至達(dá)到數(shù)百層的深度。利用殘差連接的設(shè)計(jì)，RESNET在ILSVRC比賽等各種視覺(jué)任務(wù)中取得了非常出色的結(jié)果，并且成為深度學(xué)習(xí)中非常重要的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之一。
MobileNet是一種輕量級(jí)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），由Google的研究團(tuán)隊(duì)于2017年提出。它的設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)在嵌入式設(shè)備和移動(dòng)設(shè)備等資源受限的環(huán)境下進(jìn)行高效的圖像識(shí)別和分類。
MobileNet通過(guò)使用深度可分離卷積（depthwise separable convolution）來(lái)減少模型的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量。深度可分離卷積將標(biāo)準(zhǔn)卷積操作拆分為兩個(gè)步驟：深度卷積（depthwise convolution）和逐點(diǎn)卷積（pointwise convolution）。深度卷積對(duì)每個(gè)輸入通道單獨(dú)執(zhí)行卷積操作，而逐點(diǎn)卷積用于組合輸出通道。這種方式可以大幅減少計(jì)算量，同時(shí)保持較好的模型準(zhǔn)確性。
MobileNet還引入了寬度乘法器（width multiplier）和分辨率乘法器（resolution multiplier）的概念。寬度乘法器用于控制每一層的特征通道數(shù)，以進(jìn)一步減少模型的計(jì)算負(fù)載。分辨率乘法器則用于調(diào)整輸入圖像的分辨率，從而在模型運(yùn)行時(shí)降低計(jì)算需求。
MobileNet在保持相對(duì)較小模型大小和低計(jì)算成本的同時(shí)，仍能保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。這使得它在移動(dòng)設(shè)備、嵌入式設(shè)備和實(shí)時(shí)應(yīng)用等場(chǎng)景中受到廣泛應(yīng)用，例如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和人臉識(shí)別等任務(wù)。
ShuffleNet是一種輕量級(jí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由微軟研究院的研究團(tuán)隊(duì)于2018年提出。它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在計(jì)算資源受限的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效的圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)。
ShuffleNet通過(guò)引入逐通道組卷積（channel shuffling）和分組卷積（group convolution）等操作來(lái)減少模型的計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)量。逐通道組卷積將輸入特征圖的通道重新排列，以增加不同通道之間的交互性。分組卷積將輸入特征圖分為多個(gè)組，并對(duì)每個(gè)組進(jìn)行卷積操作，以減少計(jì)算量。
ShuffleNet的核心結(jié)構(gòu)是Shuffle Unit，它包含了逐通道組卷積、分組卷積和特征重組（feature shuffle）等操作。Shuffle Unit的設(shè)計(jì)使得網(wǎng)絡(luò)在同時(shí)保持較低計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下，能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征表示。
ShuffleNet具有較小的模型大小和低計(jì)算需求，適合在移動(dòng)設(shè)備、嵌入式設(shè)備和實(shí)時(shí)應(yīng)用等場(chǎng)景中部署。它在保持相對(duì)較高的準(zhǔn)確率的同時(shí)，有效地優(yōu)化了計(jì)算資源的利用。ShuffleNet已經(jīng)在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和人臉識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果，并為輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展提供了重要思路。
EfficientNet是一種高效的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，由Google Brain團(tuán)隊(duì)在2019年提出。它通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化模型深度、寬度和分辨率來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的性能和計(jì)算效率。
EfficientNet的設(shè)計(jì)思想是基于兩個(gè)觀察結(jié)果：首先，較大的模型往往具有更好的性能，但訓(xùn)練和推理成本也更高；其次，網(wǎng)絡(luò)的深度、寬度和分辨率之間存在著相互依賴的關(guān)系。基于這些觀察結(jié)果，EfficientNet使用了一個(gè)稱為Compound Scaling的方法，同時(shí)增加了模型的深度、寬度和分辨率，以在資源受限的環(huán)境下取得更好的性能。
EfficientNet的核心結(jié)構(gòu)是EfficientNet-B0到EfficientNet-B7，它們是由不同層數(shù)和通道數(shù)的組合構(gòu)成的。通過(guò)使用復(fù)合縮放方法，每個(gè)EfficientNet模型都可以根據(jù)任務(wù)和計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)整，并在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)。
EfficientNet在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)上表現(xiàn)出色，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割等。它已經(jīng)成為當(dāng)今領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)模型之一，為在資源受限的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效而準(zhǔn)確的推理提供了重要的解決方案。
Swin Transformer是一種新興的視覺(jué)感知模型，由香港中文大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在2021年提出。它結(jié)合了Transformer架構(gòu)和局部窗口注意力機(jī)制，通過(guò)分解嵌入式圖像處理的長(zhǎng)距離依賴性問(wèn)題。
傳統(tǒng)的Transformer模型在處理圖像時(shí)會(huì)面臨計(jì)算和內(nèi)存開(kāi)銷的挑戰(zhàn)，因?yàn)閳D像具有高分辨率和大量的位置信息。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Swin Transformer引入了一個(gè)細(xì)粒度的分割策略和基于窗口的局部注意力機(jī)制。
Swin Transformer首先將輸入圖像分成小的非重疊路徑塊（patch），然后在這些路徑塊上應(yīng)用Transformer的自注意力機(jī)制。接下來(lái)，通過(guò)使用窗口化的局部注意力機(jī)制，模型能夠同時(shí)處理局部和全局的信息。這種設(shè)計(jì)不僅降低了計(jì)算和內(nèi)存開(kāi)銷，還有效地捕捉到了圖像中不同尺度的特征。
Swin Transformer在多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)上取得了令人印象深刻的結(jié)果，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割等。它兼具高效性和表現(xiàn)力，在減少計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)，保持了較好的準(zhǔn)確性和泛化性能。Swin Transformer為圖像處理領(lǐng)域帶來(lái)了新的思路和突破，并吸引了廣泛的關(guān)注和研究。
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Flask 是一個(gè)使用 Python 編寫(xiě)的輕量級(jí) Web 應(yīng)用框架。它被廣泛用于構(gòu)建簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的 Web 應(yīng)用程序和 RESTful API。Flask 遵循了微型框架的理念，它提供了基本的功能和結(jié)構(gòu)，同時(shí)保持靈活性和可擴(kuò)展性，使開(kāi)發(fā)人員能夠根據(jù)自己的需求構(gòu)建定制化的 Web 應(yīng)用。
Flask 框架簡(jiǎn)潔而易于上手，它不依賴于任何特定的數(shù)據(jù)庫(kù)或模板引擎，這意味著開(kāi)發(fā)人員可以根據(jù)自己的喜好選擇合適的組件。Flask 提供了許多功能，例如 URL 路由、模板渲染、表單處理、會(huì)話管理和請(qǐng)求處理等，這些功能使得構(gòu)建 Web 應(yīng)用變得更加簡(jiǎn)單和高效。
由于 Flask 的靈活性，它可以用于構(gòu)建各種規(guī)模的應(yīng)用，從簡(jiǎn)單的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)到復(fù)雜的大型 Web 應(yīng)用程序都可以得到很好的支持。Flask 還具有豐富的擴(kuò)展生態(tài)系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)人員可以利用這些擴(kuò)展來(lái)增加功能，如身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)、緩存管理等，從而進(jìn)一步提升應(yīng)用的能力和性能。
總之，F(xiàn)lask 是一個(gè)簡(jiǎn)單而靈活的 Python Web 應(yīng)用框架，適用于快速構(gòu)建高質(zhì)量的 Web 應(yīng)用和 API，同時(shí)提供了豐富的擴(kuò)展功能，使開(kāi)發(fā)人員能夠根據(jù)自己的需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。
深度學(xué)習(xí)結(jié)合小程序可以帶來(lái)許多好處，以下是其中幾個(gè)主要的優(yōu)點(diǎn)：
易于傳播和使用：小程序具有輕量級(jí)、快速啟動(dòng)和無(wú)需下載安裝的特點(diǎn)，用戶可以直接通過(guò)掃描二維碼或搜索即可使用。這種便捷性使得深度學(xué)習(xí)應(yīng)用更容易傳播和普及，提高了用戶的參與度和使用率。
實(shí)時(shí)性和即時(shí)反饋：小程序提供實(shí)時(shí)更新的功能，用戶可以隨時(shí)獲得最新的深度學(xué)習(xí)模型和算法。同時(shí)，小程序還能夠提供即時(shí)反饋，例如實(shí)時(shí)展示處理結(jié)果或即時(shí)調(diào)整模型參數(shù)，使用戶能夠及時(shí)了解和調(diào)整深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的表現(xiàn)。
個(gè)性化和定制化：小程序可以根據(jù)用戶的個(gè)人需求和喜好進(jìn)行個(gè)性化定制，提供更加精準(zhǔn)的推薦和服務(wù)。對(duì)于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這意味著可以根據(jù)用戶的輸入和反饋來(lái)自動(dòng)調(diào)整模型的行為，提供更符合用戶期望的結(jié)果。
多渠道覆蓋：小程序可以在多個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行，例如微信、支付寶等，覆蓋了廣泛的用戶群體。這使得深度學(xué)習(xí)應(yīng)用能夠在不同的渠道上推廣和應(yīng)用，拓展了用戶群體和市場(chǎng)范圍。
低成本和高效率：相對(duì)于獨(dú)立開(kāi)發(fā)原生應(yīng)用，使用小程序進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)可以減少開(kāi)發(fā)成本和時(shí)間。小程序平臺(tái)提供了豐富的開(kāi)發(fā)工具和組件，使開(kāi)發(fā)人員能夠更快速地構(gòu)建和迭代應(yīng)用，降低了開(kāi)發(fā)的技術(shù)門(mén)檻和成本。
總的來(lái)說(shuō)，將深度學(xué)習(xí)與小程序結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的快速傳播、實(shí)時(shí)反饋、個(gè)性化定制、多渠道覆蓋和低成本高效率開(kāi)發(fā)，為用戶提供更好的體驗(yàn)和服務(wù)。
