✨基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用 Intelligent Image Classification Web Applcation based on Convolutional Neural Networks and the CIFAR10 Dataset✨🚩 (with README in English) 📌含在线demo：图像分类可视化界面，快速部署深度学习模型为网页应用，Web预测系统，决策支持系统(DSS)，图像分类前端网页，图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集，小模型。100%纯Python代码，轻量化，易复现 
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✨基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用 Intelligent Image Classification Web Applcation based on Convolutional Neural Networks and the CIFAR10 Dataset✨🚩 (with README in English) 📌含在线demo：图像分类可视化界面，快速部署深度学习模型为网页应用，Web预测系统，决策支持系统(DSS)，图像分类前端网页，图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集，小模型。100%纯Python代码，轻量化，易复现 
 Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
✨ **基于卷积神经网络(CNN)和 CIFAR10 数据集的图像智能分类**：图像分类可视化界面，图像分类前端网页，图像分类Demo展示-Pywebio。AI人工智能图像分类-Pytorch。CIFAR10数据集，小模型。100%纯Python代码，轻量化，易复现 
[English Readme](./README.en.md)🚩
[个人网站：www.bytesc.top](http://www.bytesc.top) 包含项目在线演示。
[个人博客：blog.bytesc.top](http://blog.bytesc.top)
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## 项目简介
* 1, 使用pytorch实现CIFAR10数据集图片的智能分类
* 2, 使用小模型，轻量化，76%准确率
* 3，使用pywebio作为web可视化框架，无需前端语言，使用纯python编写。轻量化，易复现，易部署
使用的网络结构
![image](./readme_static/readme_img/net.png)
## 效果截图
![image](./readme_static/readme_img/1.png)
![image](./readme_static/readme_img/2.png)
![image](./readme_static/readme_img/3.png)
## 如何使用
python版本3.9
先安装依赖
> pip install -r requirement.txt
modelDemo.py是项目入口，运行此文件即可启动服务器
> python modelDemo.py
复制链接到浏览器打开
![image](./readme_static/readme_img/p1.png) 
点击”Demo“即可进入Web界面
![image](./readme_static/readme_img/p2.png)
之后，也可以点击“上传文件”，选择example_img文件夹内图片文件上传测试
## 项目结构
```
└─Image_Classify_WebGUI_CIFAR10
    ├─data
    │  └─logs_import 
    ├─example_img
    ├─process
    │  └─logs
    └─readme_static
```
* data文件夹存放部分静态资源，包括训练好的模型.pth
* process文件夹存放一些过程文件，包括模型的训练程序等
* readme_static存放readme文档中用的静态资源
* example_img文件夹内存放了一些图片，可用于测试
# 开源许可证
此翻译版本仅供参考，以 LICENSE 文件中的英文版本为准
MIT 开源许可证：
版权所有 (c) 2023 bytesc
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