ShuffleNet模型——利用深度学习进行宠物年龄识别（无数据集图片，附逐行注释及说明文档）.zip

简介：
本资源提供了一种基于ShuffleNet模型的深度学习方法，用于识别宠物的年龄。包含详细代码、逐行注释和说明文档，帮助用户快速理解和应用该技术。 本代码基于Python PyTorch环境编写。 下载后，请根据`requirement.txt`文件安装所需依赖。整个项目包含3个简单的Py文件，并且不包括数据集图片。用户需要自行搜集并整理图片至相应的文件夹中，每个文件夹内含一张提示图以指示放置位置。 完成图像收集后，可以直接运行代码进行训练。 - 运行01生成txt.py脚本会将数据集中所有图片的路径及其标签信息转换为txt格式，并划分出训练集和验证集； - 接下来执行02CNN训练数据集.py文件，该程序能够自动读取上述生成的txt文本内容并进行模型训练。代码设计灵活，即使增加新的分类类别也不需要手动修改。 在训练过程中会显示进度条以及每个epoch后的准确率与损失值，并且会在结束后保存日志记录各个epoch的表现情况。 最终得到的最佳模型将以model.ckpt命名存储于本地文件系统中。 - 最后通过运行03pyqt界面.py脚本，可以使用训练好的CNN模型进行图片识别。