深入解析：【基于深度学习的中草药识别系统】

技术栈：

• 深度学习框架：PyTorch, torchvision
• 图形界面：PyQt5
• 数据处理：NumPy, Pandas, OpenCV
• 可视化：Matplotlib
• 其他工具：tqdm, scikit-learn

项目代码

https://gitee.com/zsxsymz/bs_code?source=header_my_projects

支撑的特性：

1. 图像分类：采用VGG19模型对中草药图像进行分类。
2. 模型训练：利用原型网络实现少样本学习，支持混合精度训练、数据增强、自适应学习率调度。
3. 数据管理：协助数据集类和数据处理函数，包括数据增强、类别选择、episode采样。
4. 用户界面：提供图像识别效果、中草药信息展示、用户反馈功能。
5. 管理员界面：提供登录认证功能、模型训练管理、数据集管理、训练过程监控。
6. 配置管理：集中管理所有配置参数，包括路径、模型、训练、素材等配置。
7. 训练进度可视化：在模型训练过程中献出进度可视化。
8. 预测结果可视化：在图像预测后提供结果的可视化展示。

项目效果