✨ 基于卷积神经网络(CNN)和 CIFAR10 数据集的图像智能分类：图像分类可视化界面，图像分类前端网页，图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集，小模型。100%纯Python代码，轻量化，易复现
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- 1, 使用pytorch实现CIFAR10数据集图片的智能分类
- 2, 使用小模型，轻量化，76%准确率
- 3，使用pywebio作为web可视化框架，无需前端语言，使用纯python编写。轻量化，易复现，易部署
使用的网络结构
python版本3.9
先安装依赖
pip install -r requirement.txt
modelDemo.py是项目入口，运行此文件即可启动服务器
python modelDemo.py
复制链接到浏览器打开
点击”Demo“即可进入Web界面
之后，也可以点击“上传文件”，选择example_img文件夹内图片文件上传测试
└─Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
├─data
│ └─logs_import
├─example_img
├─process
│ └─logs
└─readme_static
- data文件夹存放部分静态资源，包括训练好的模型.pth
- process文件夹存放一些过程文件，包括模型的训练程序等
- readme_static存放readme文档中用的静态资源
- example_img文件夹内存放了一些图片，可用于测试
此翻译版本仅供参考，以 LICENSE 文件中的英文版本为准
MIT 开源许可证：
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