基于深度学习的图像分类系统：CNN模型实践

基于深度学习的图像分类系统：CNN模型实践

项目概述

这是一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类系统，用于学术研究和论文发表。使用PyTorch框架构建CNN模型，实现了图像分类功能，分类准确率达到92%。

技术栈

• Python - 主要开发语言
• PyTorch - 深度学习框架
• Flask - Web框架
• OpenCV - 图像处理
• NumPy - 数值计算

核心功能

1. 模型训练 - 使用CNN进行图像分类模型训练
2. 图像预处理 - 数据增强和预处理
3. 模型推理 - 实时图像分类
4. Web接口 - Flask提供Web API接口

项目亮点

• 92%的分类准确率，性能优秀
• 完整的训练和推理流程
• 支持多种图像格式
• 详细的实验记录和结果分析

项目链接

查看项目源码：GitHub