本项目是一个基于 Django 和 PyTorch 的中草药图像识别系统。用户可以在网页端上传中草药图片，选择深度学习模型后完成识别，系统返回对应类别和识别概率。项目已统一为中草药识别主题，页面文案、类别索引和训练默认数据集均与 Chinese_Medicine 数据集保持一致。本项目完成了从中草药数据集组织、模型训练、预测脚本到 Django 页面展示的完整闭环，适合作为图像分类课程设计、毕业设

本项目实现了一个基于Django和PyTorch的水果图像分类系统，支持多模型选择和图像分类预测。系统采用前后端分离架构，包含完整的图片上传、模型推理和结果展示功能。数据集包含5类常见水果共1644张图片，集成了AlexNet、ResNet等经典CNN模型及ViT等前沿架构。用户可通过Web界面选择本地水果图片进行实时分类，系统会返回预测类别及置信度。项目提供了从环境配置到运行测试的完整流程，并针

摘要： 本项目开发了一个基于深度学习的马铃薯叶片病害智能识别系统，可识别早疫病、晚疫病和健康叶片三类状态。系统采用Django框架搭建Web界面，集成PyTorch训练的ViT、ResNet等模型，支持用户上传叶片图片并实时获取病害诊断结果。核心功能包括图片上传预览、多模型切换、置信度可视化展示及病害防治建议。数据集包含1200张标注图像，采用标准预处理流程。系统通过模块化设计实现从模型训练到在线

本文介绍了一个基于深度学习的鱼类图像分类识别系统，采用Django+PyTorch框架实现前后端分离架构。系统集成多种CNN（如ResNet、MobileNet）和Transformer模型（如ViT、Swin），支持30种常见鱼类的自动识别。数据集包含平衡的鱼类图像样本，经过标准化预处理。系统提供完整的训练流程、可视化分析功能和模型评估工具，可作为计算机视觉课程的实践项目或AI应用开发案例。

本项目基于深度学习技术构建了一个眼疾识别系统，支持白内障、青光眼、高血压视网膜病变和正常眼底四种类型的识别。系统集成了12种经典深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、ResNet、Vision Transformer等，通过对比实验选择最优模型。前端采用Django框架构建Web界面，用户可上传眼底图片进行识别，系统返回识别结果和置信度。

本文介绍了一个基于深度学习的图像识别系统实战项目，采用Django+PyTorch技术栈实现完整流程。项目包含分类数据集（clean/dirty两类），支持多种经典CNN模型（LeNet、ResNet等）和Transformer架构，提供从数据上传、模型选择到结果可视化的完整功能模块。系统采用模块化设计，运行流程简洁直观，适合作为教学案例。测试结果表明不同模型性能存在差异，深度网络表现更优。未来可

本文实现了一个基于Django和PyTorch的"别玩手机行为识别系统"。该系统通过图像分类模型识别用户上传的场景图片，判断是否正在使用手机，输出预测类别及置信度。项目采用PyTorch框架支持多种模型架构，使用包含4151张图片的数据集（3150张训练集、1001张测试集）。系统设计简洁直观的工具型界面，便于演示与测试。未来可优化方向包括：增强数据集多样性、对比不同模型性能、扩展视频流检测功能等

本文介绍了一个基于Django和PyTorch的深度学习图像分类系统，包含12种主流CNN和Transformer模型实现。系统采用标准MVC架构，包含完整的数据集（5类花卉图片）、模型训练、预测推理和Web交互功能。通过可视化图表对比了不同模型的训练效果，结果显示更深结构的模型表现更稳定。项目结构清晰，功能完整，可作为深度学习实践案例，并提出了界面优化、模型扩展等改进方向。系统实现了从数据上传、

本项目是一个基于 Django 和 PyTorch 的中草药图像识别系统。用户可以在网页端上传中草药图片，选择深度学习模型后完成识别，系统返回对应类别和识别概率。项目已统一为中草药识别主题，页面文案、类别索引和训练默认数据集均与 Chinese_Medicine 数据集保持一致。本项目完成了从中草药数据集组织、模型训练、预测脚本到 Django 页面展示的完整闭环，适合作为图像分类课程设计、毕业设

摘要： 本项目实现了一个基于Django和PyTorch的人脸情绪识别系统，支持12种主流CNN/ViT模型。系统使用FER2013数据集（7类情绪，共3.2万张图片），通过Web页面上传图片并返回模型预测结果。技术流程包含数据加载（ImageFolder）、模型训练（动态验证集划分）、Django接口调用和可视化展示。已优化旧业务命名一致性，后续可扩展实时识别、类别均衡处理等功能。