基于CNN的深度学习火灾识别-含数据集.zip

简介：
本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法用于火灾图像识别，并附带专用的数据集。适用于火灾监测与预警系统的研究及开发。 本代码基于Python Pytorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以安装所需环境。完成后，按顺序运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py：此步骤会读取每个类别图片路径及对应的标签。 2. 02深度学习模型训练.py：该程序将使用上述的txt文本进行训练，并在本地保存最终模型。 3. 03pyqt_ui界面.py：运行后，可以得到一个可视化的UI界面。通过点击按钮加载并识别感兴趣的图像。 数据集文件夹内包含了用于分类的各种图片类别。本代码对这些原始数据进行了预处理和增强，包括将非正方形的图增加灰边使其变成正方形（如果是正方形则不进行修改），以及旋转操作以扩充训练样本数量。 当02深度学习模型训练.py运行完成后，会在本地保存日志文件记录每个epoch的验证集损失值及准确率。