基于深度学习+pytorch+PyQt6+MySQL的水果识别系统
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前言
本系统是一个完整的基于深度学习+pytorch+PyQt6+MySQL的水果识别系统。包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、MobileNet V2网络模型。可以直接训练、测试、使用。也就是说，它不仅仅是一个水果识别系统。它可以是任意识别系统！！
系统演示视频
登陆注册
系统使用MySQL作为数据库实现登陆注册功能。如下：
水果识别
登陆成功后来到系统首页。
在这里可以选择模型、权重以及待识别的图片。
选择好图片后即可识别。
模型训练
系统支持自己训练模型以及迁移学习。
选择好想要训练的模型、权重以及轮次即可开始训练。
开始训练后会输出训练总进度、轮次信息等 。
训练过程中会输出每一轮的开始时间、正确率、损失值、结束时间和总用时等信息。并在完成训练后显示训练正确率和损失值的折线图。
同时也支持提前结束训练。系统会自动保存当前最优模型。
模型测试
系统支持对训练好的模型进行测试，查看训练效果。
选择好要进行测试的模型以及权重即可开始测试。
系统会输出预测错误的信息以及最终的准确率。
权重列表
系统可以查看当前所有权重的信息。支持分页查询以及模糊查询。
模型列表
系统可以查看当前所有模型的信息。支持分页查询以及模糊查询。
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