【A81】基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字

2022-07-19 20:07:36      索炜达电子      535     

文件编号:A81

文件大小:26M

开发环境:Python3.8、OpenCV4.6、Torch、Pycharm2020

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简要概述:基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字

模型搭建 Net building 进入model/model.py 进行更改你需要的model,这里使用的是LeNet5(into file"Model/model.py" then make changes to the model you need,LeNet5 here)

运行train.py训练数据集(Run train.py to train Mnist with LeNet5,)

运行elevate.py评估数据集(Run elevate.py to evaluate test of DataSet)

运行app.py,然后点击出现的链接(run app.py then click the link that appears)

1.根据自己的需求,可以在model.py、train.py更改自己想要的网络、数据、训练参数等
2.根据自己的需求,可以在html和js部分更改需要的网页布局和操作
3.本文演示了如何基于pytorch和flask进行模型的训练、评估和网页端手写数字的识别

按需写作:

【A81】基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字

演示视频:

【A81】基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字

点击查看:系统演示视频

运行结果

运行train.py训练数据集

运行train.py训练MNIST数据,使用的SGD,学习率0.0001,100次迭代,loss为交叉熵损失函数,根据自己的要求,可以改变网络结构、优化器、自适应学习率、预处理方式等等。

【A81】基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字

运行elevate.py评估数据集

Accuracy: 0.9959183673469387
F1-Score: 0.9928789420142421

【A81】基于Pytorch+OpenCV+Flask Web框架预测手写数字


运行app.py,然后点击出现的链接

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远程协助:

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我们提供完整项目文件清单如下:

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

TAG手写数字
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  • 600 分