project

介绍

环境依赖

pytorch框架

目录结构

.
|-Project
    ├─dataset           //数据集
    │  └─image                  
    │      ├─cardboard
    │      ├─glass
    │      ├─metal
    │      ├─paper
    │      ├─plastic
    │      └─trash
    ├─input             //待预测图片————同数据集类别目录要一致
    │  ├─pre_img
    │  │  ├─cardboard
    │  │  ├─glass
    │  │  ├─metal
    │  │  ├─paper
    │  │  ├─plastic
    │  │  └─trash
    │  └─pre_img1
    │  │  ├─cardboard
    │  │  ├─glass
    │  │  ├─metal
    │  │  ├─paper
    │  │  ├─plastic
    │  │  └─trash
    │  └─5.png          //单张待预测图
    ├─model                 //模型保存
    ├─recycleBin            //临时回收站
    ├─wandb                 //wandb可视化日志
    ├─detect_1_resnet18.py           //使用resnet18预测单张/多张
    ├─detect_1_resnet50.py           //使用resnet50预测单张/多张
    ├─detect_net_cnn_22.py           //使用net_cnn_22预测单张/多张
    ├─load_dataset_1.py              //数据预处理
    ├─net_cnn_22.png                 //自定义网络架构
    ├─net_cnn_22.py                  //自定义cnn网络
    ├─normalize.py                   //计算mean、std
    ├─test.py                        //测试代码
    ├─train.py                       //train1.0
    ├─train_1_resnet_18.py           //train2.0
    ├─train_1_resnet_18_22.py        //train3.0
    ├─train_1_resnet_18_wandb.py     //train4.0
    ├─train_1_resnet50.py            //train_resnet50
    ├─train_net_cnn_22.py            //train_cnn_22
    ├─参考资料                        //资料  
    └─__pycache__

代码使用说明

###说明：

1、数据集：

链接：https://pan.baidu.com/s/1LMGoLA4f_xuC3q-7YdJweg 提取码：cz7y

2、训练

使用train.py训练

3、模型保存

model文件夹下有一个训练好的模型,效果不错;

4、预测

使用detect.py预测单张或多张

主要使用代码

1、train.py——训练

2、detect.py———预测