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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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