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1、项目介绍

技术栈：Python语言、深度学习、神经网络CNN网络、Xception算法网络

研究背景：传统图像分类依赖人工设计特征，在复杂场景下鲁棒性不足。CNN凭借端到端特征学习能力已成为视觉任务主流，Xception通过深度可分离卷积进一步降低参数量并保持高精度，适合边缘设备部署。

研究意义：项目提供完整“源码+模型+数据集+UI”一键包，覆盖训练、预测、评价、可视化全流程，无需重复造轮子即可快速复现论文结果；模块化设计支持替换骨干网络或接入新数据集，适合作为“深度学习”“计算机视觉”课程与毕业设计模板，推动CNN算法在教学与产业中的落地应用。

2、项目界面

（1）检测识别

（2）检测识别

（3）检测识别

（4）检测识别

（5）检测识别

（6）结果导出

3、项目说明

基于Xception的CNN图像分类系统提供“开箱即用”完整资源包：含训练与预测全部源码、已训练好的模型权重、公开数据集、训练acc/loss曲线图与混淆矩阵评价图，以及PyQt可执行UI界面源码与图标资源。项目采用TensorFlow/Keras框架搭建，网络结构以Xception为主体，通过深度可分离卷积大幅降低参数量，配合全局平均池化与Dropout策略，在保持高精度的同时显著减小模型体积，适合笔记本、边缘计算盒子甚至树莓派部署。

数据层面，项目自带公开图像数据集并按训练/验证/测试8:1:1比例划分，用户无需额外收集即可复现论文指标；同时提供数据增强脚本，支持随机旋转、翻转、亮度扰动等策略，提升模型泛化能力。训练脚本集成early stopping与余弦退火学习率，可自动保存最优权重；预测脚本支持单张图片、批量文件夹、摄像头实时三种模式，检测结果实时显示在UI界面，并可将预测结果与置信度一键导出CSV，方便后续统计与报告撰写。

评价模块自动生成训练过程acc/loss曲线与混淆矩阵图，帮助用户直观了解模型收敛情况及类别间误判分布；UI界面基于PyQt设计，支持拖拽图片、调整置信度阈值、切换模型权重，界面美观且操作零门槛。系统全程本地运行，不依赖云端，既保护数据隐私，又降低使用成本；代码注释详尽，配套环境配置教程与模型转换脚本，学生可在一小时内完成复现，显著降低毕业设计与课程大作业的难度。

在应用层面，该CNN分类框架不仅适用于自带数据集，也可快速迁移至植物叶片病害、工业缺陷、食品分级等场景，只需替换对应图片文件夹并重新训练即可；其轻量化结构与完整工具链为科研工作者提供Baseline，为产业开发者提供原型验证平台，推动深度学习图像分类技术在更多垂直领域的落地与普及。

4、核心代码

import os
import json

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt

from models.xception import xception  as create_model


def main(img_path):
    import os
    os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'

    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    img_size = 224
    data_transform = transforms.Compose(
        [transforms.Resize(int(img_size * 1.143)),
         transforms.CenterCrop(img_size),
         transforms.ToTensor(),
         transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])

    assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)
    img = Image.open(img_path)
    # plt.imshow(img)
    # [N, C, H, W]
    img = data_transform(img)
    # expand batch dimension
    img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

    # read class_indict
    json_path = './class_indices.json'
    assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path)

    json_file = open(json_path, "r")
    class_indict = json.load(json_file)

    # create model  创建模型网络
    model = create_model().to(device)
    # load model weights  加载模型
    model_weight_path = "weights/dog-best-epoch.pth"
    model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
    model.eval()
    #调用模型进行检测
    with torch.no_grad():
        # predict class
        output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu()
        predict = torch.softmax(output, dim=0)
        predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()


    for i in range(len(predict)):
        print("class: {:10}   prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)],
                                                  predict[i].numpy()))
    # 返回检测结果和准确率
    res = class_indict[str(list(predict.numpy()).index(max(predict.numpy())))]
    num= "%.2f" % (max(predict.numpy()) * 100) + "%"
    print(res,num)
    return res,num


if __name__ == '__main__':
    img_path = r"all_data\德国牧羊犬\2.png"
    main(img_path)

5、源码获取方式

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