项目概述

本项目旨在构建一个基于深度学习的图像识别系统，能够自动识别和分类图像中的物体。系统将采用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，并结合数据增强技术以提高模型的泛化能力。

技术栈

• 编程语言: Python 3.8+
• 深度学习框架: PyTorch 1.9+
• 数据处理: OpenCV, Pillow
• 模型部署: ONNX, TensorRT (可选)

核心功能

1. 图像预处理: 包括尺寸调整、归一化、数据增强（如旋转、翻转、裁剪等）。
2. 模型训练: 支持自定义CNN架构，并提供训练、验证和测试流程。
3. 模型评估: 计算准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。
4. 预测接口: 提供简单的API，用于对新图像进行预测。

项目结构

image-recognition-system/
├── data/                    # 数据集目录
│   ├── train/              # 训练集
│   ├── val/                # 验证集
│   └── test/               # 测试集
├── src/                    # 源代码
│   ├── models/             # 模型定义
│   ├── utils/              # 工具函数（数据加载、预处理等）
│   ├── train.py            # 训练脚本
│   └── predict.py          # 预测脚本
├── requirements.txt        # 项目依赖
└── README.md              # 项目说明文档

快速开始

1. 环境配置

# 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/image-recognition-system.git
cd image-recognition-system

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 准备数据

将您的图像数据集按照 data/train/, data/val/, data/test/ 的目录结构放置。每个子目录下应包含以类别命名的文件夹，其中存放对应类别的图像。

3. 训练模型

运行训练脚本，开始模型训练：

python src/train.py --data_dir ./data --epochs 50 --batch_size 32

4. 进行预测

使用训练好的模型对单张图像进行预测：

python src/predict.py --model_path ./model_best.pth --image_path ./test_image.jpg

后续计划

• 集成更先进的网络架构（如ResNet, EfficientNet）。
• 开发Web界面，提供可视化上传和预测功能。
• 支持模型量化，以优化部署性能。