分享一套锋哥原创的基于PyTorch的动物图像识别系统(深度学习+PyQt6+ResNet18+ImageNet+迁移学习)

大家好我是Java1234_小锋老师分享一套锋哥原创的基于PyTorch的动物图像识别系统(深度学习PyQt6ResNet18ImageNet迁移学习)项目介绍随着深度学习技术的快速发展计算机视觉在目标分类、目标检测和图像理解等领域取得了显著进展。动物图像识别作为图像分类的典型应用在生态监测、智慧农业、科普教育和宠物管理等场景中具有重要的实际价值。传统依赖人工特征的识别方法对光照变化、背景干扰和种间相似性较为敏感难以满足实际应用对准确率和易用性的要求。为此本文设计并实现了一套基于PyTorch的动物图像识别系统采用ResNet18残差网络结合ImageNet预训练权重进行迁移学习实现对十五类常见动物图像的自动分类。系统以Python为主要开发语言利用Torchvision完成数据加载、图像变换与模型构建利用PyQt6构建桌面交互界面形成“数据预处理—模型训练—图像识别—结果可视化”的完整闭环。在功能层面系统提供介绍首页、图像识别和模型训练三个核心模块介绍首页展示技术栈与数据集概况图像识别模块支持用户选择本地图片并输出Top-3中文类别及置信度模型训练模块支持训练轮数、批次大小和学习率等超参数配置并实时显示损失曲线、准确率曲线与训练日志。在算法层面系统将ResNet18最后一层全连接层替换为十五类输出使用交叉熵损失与Adam优化器进行微调并在验证准确率提升时自动保存最优模型权重。实验表明在CPU环境下通过少量轮次训练即可获得可用的识别效果系统界面友好、部署简便适合满足本科毕业设计对完整性、可演示性和技术深度的要求。本文还对Python语言特性、ImageNet大规模视觉数据集以及ResNet18残差结构进行了系统阐述为后续扩展更多类别或引入更复杂模型提供了方法基础。源码下载链接: https://pan.baidu.com/s/1-bNw86wRY05G-7myJ-PVhw?pwd1234提取码: 1234系统展示核心代码 独立命令行训练脚本 用于在终端中训练 ResNet18 动物识别模型 import argparse import sys import os sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) import config from config import format_datetime from src.trainer import Trainer def main(): 命令行训练入口 parser argparse.ArgumentParser(description动物识别模型训练) parser.add_argument(--epochs, typeint, defaultconfig.DEFAULT_EPOCHS, help训练轮数) parser.add_argument(--batch-size, typeint, defaultconfig.DEFAULT_BATCH_SIZE, help批次大小) parser.add_argument(--lr, typefloat, defaultconfig.DEFAULT_LEARNING_RATE, help学习率) args parser.parse_args() print(f[{format_datetime()}] 开始训练 {config.PROJECT_NAME}) print(f 训练轮数: {args.epochs}) print(f 批次大小: {args.batch_size}) print(f 学习率: {args.lr}) print(f 设备: {config.DEVICE}) print(- * 50) def on_epoch_end(epoch, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc): 每轮训练结束打印日志 print( f[{format_datetime()}] Epoch {epoch}/{args.epochs} | fTrain Loss: {train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.2f}% | fVal Loss: {val_loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.2f}% ) trainer Trainer( epochsargs.epochs, batch_sizeargs.batch_size, learning_rateargs.lr, on_epoch_endon_epoch_end, ) result trainer.train() print(- * 50) print(f[{format_datetime()}] 训练完成!) print(f 最佳验证准确率: {result[best_val_acc]:.2f}%) print(f 模型已保存至: {result[model_path]}) if __name__ __main__: main() Matplotlib 中文字体配置模块 解决图表中文标签在 DejaVu Sans 下缺字的问题 import matplotlib # 按平台常见中文字体优先级排列 _CHINESE_FONT_CANDIDATES [ Microsoft YaHei, SimHei, PingFang SC, Noto Sans CJK SC, WenQuanYi Micro Hei, ] def setup_matplotlib_chinese_font() - str | None: 配置 Matplotlib 使用系统中可用的中文字体 Returns: 成功选中的字体名称若未找到中文字体则返回 None from matplotlib import font_manager available_fonts {font.name for font in font_manager.fontManager.ttflist} for font_name in _CHINESE_FONT_CANDIDATES: if font_name in available_fonts: matplotlib.rcParams[font.sans-serif] [font_name, DejaVu Sans] matplotlib.rcParams[axes.unicode_minus] False return font_name return None