基于SSD模型的路面坑洼检测系统,支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python源码】

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功能演示:

基于SSD模型的路面坑洼检测系统,支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python源码】_哔哩哔哩_bilibili

(一)简介

基于SSD模型的路面坑洼检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目,涵盖了诸多方面,其中包括代码部分,数据集,训练完备的模型权重, UI 界面以及各类重要的模型指标

该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu,centos)、mac系统下运行,可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。

该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行,pycharm和anaconda安装和配置可观看教程:

windows保姆级的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_anaconda和pycharm保姆级下载及配置-CSDN博客

在Linux系统(Ubuntn, Centos)用pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_linux pycharm-CSDN博客

(二)项目介绍

1. 项目结构

2.模型训练、验证

​该项目可以使用已经训练好的模型权重,也可以自己重新训练,自己训练也比较简单:

第一步:模型训练【若是原项目,则可直接运行train.py文件】
    1. 打开classes.json文件,根据自己的数据集修改其中的类别名称
    2. 将VOCdevkit/VOC/JPEGImages、VOCdevkit/VOC/Annotations替换为自己数据集
    3. 将VOCdevkit/VOC/ImageSets/Main中的train.txt、val.txt替换为自己数据集的train.txt、val.txt【可运行split_data.py生成】
    4. 修改train.py中`--num-classes`参数为自己数据集的类别数目
    5. 运行train.py训练脚本进行模型训练

第二步:模型验证【若是原项目,则可直接运行validation.py文件】
    1. 修改validation.py中`--num-classes`参数为自己数据集的类别数
    2. 修改validation.py中`--weights`参数为自己训练好的权重文件路径,在save_weights文件夹中
    3. 运行validation.py验证脚本进行模型验证

2. 数据集 ​​​

部分数据展示: 

​​

3.GUI界面(技术栈:TKinter+Python) 
a.GUI初始界面

b.图像检测界面

c.视频或摄像实时检测界面 

4.模型训练和验证的一些指标及效果

​ 

 

(三)总结

以上即为整个项目的介绍,完整的项目包括代码,数据集,训练好的模型权重,模型训练记录,UI界面和各种模型指标等 。

整套全部资料,一步到位,省心省力。

若项目使用过程中出现问题,请及时交流!

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