基于CNN与CIFAR10的数据集实现的图像智能分类Web系统的Python代码及使用指南.zip
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简介：
本项目提供了一套基于卷积神经网络（CNN）和CIFAR-10数据集开发的图像智能分类Web系统，附带详尽的Python代码与使用教程。
【资源说明】基于CNN网络和CIFAR10数据集的图像智能分类web系统python源码+使用说明.zip
项目简介：
- 使用pytorch实现对CIFAR10数据集中图片进行智能分类。
- 采用小模型，轻量化设计，准确率达到76%。
- 利用pywebio作为Web可视化框架，无需前端语言知识，仅需纯Python代码即可编写。系统具有高度的可复现性和易部署性。
图像分类功能包括：
- 图像分类可视化界面
- 图像分类前端网页展示
- 使用Pywebio提供的Demo演示
技术栈：AI人工智能、图像分类、Pytorch框架、CIFAR10数据集，小模型设计。整个项目为纯Python代码实现，轻量化且易于复现。
如何使用：
对于Python版本3.9及更高，请先安装依赖包:
```
pip install -r requirement.txt
```
运行项目入口文件modelDemo.py启动服务器:
```
python modelDemo.py
```
进入Web界面后点击“Demo”按钮即可开始体验。此外，用户也可以通过点击“上传文件”，选择example_img文件夹内的图片进行测试。
【备注】：
1. 本项目的代码经过严格的功能验证，确保稳定可靠运行。
2. 针对计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工提供使用指导和支持。
3. 此项目具有丰富的拓展空间，适合用作学习进阶的工具或作为毕业设计、课程作业等用途。
4. 我们鼓励用户在此基础上进行二次开发，并欢迎任何问题和建议的反馈。
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