Chinses_medicine_ResNet18

Training MobileNetV3 ResNet18 for Chinese Medicine

Datasets:

https://pan.baidu.com/s/1TDAEwULt-rvOrU0z6-G9eQ 提取码: f3mh

Usage：

    训练文件(Training file)：train_mobileNetV3_Chinese_medicine.py

    测试模型文件(Test the model files)：test_model.py    single_test.py

    图片处理文件(Image processing files)：Resize_pic.py    split_Chinese_medicine_torch.py

    数据处理文件(Data processing file)：Mean_std_cal.py

    模型文件(Model file)：MobileNetV3.py

步骤：

    1、数据集在https://pan.baidu.com/s/1TDAEwULt-rvOrU0z6-G9eQ中，使用split_Chinese_medicine_torch.py进行分类

    2、分类文件保存在DataSet文件夹中，之后可以使用train_mobileNetV3_Chinese_medicine.py进行训练

如果使用自己的训练集：

        1、使用Resize_pic.py和Mean_std_cal.py计算出所需的平均值和标准差

        2、修改train_mobileNetV3_Chinese_medicine.py中的transforms.Normalize的内容

        3、剩下内容按照上面步骤的内容进行

编译

• ChineseMedicineManager：使用Qt Creator打开ChineseMedicineManager.pro编译即可
• Chinese_Medicine_Server：使用Qt Creator打开Chinese_Medicine_Server.pro进行编译
  • 如果使用C++的Libtorch
    • 需要Libtorch、OpenCV库
    • 需要将LIBS后的路径改为自己的路径
  • 如果使用调用Python的方式
    • 需要安装Python以及Python的torch库
    • 需要修改LIBS的路径
• 微信小程序客户端使用微信开发者工具打开即可

2024：

---------------------4月20日更新----------------------

上传微信小程序

---------------------3月4日更新----------------------

可以接收localhost以外的请求

---------------------1月30日更新--------------------

返回更多的中草药的数据

---------------------1月16日更新--------------------

更新可以查看接收到的消息

更新自定义端口

---------------------1月15日更新--------------------

修复SQL语句重复执行

---------------------1月14日更新--------------------

修复服务端接受信息

修复服务端无法识别图片

修复退出结束连接导致服务端崩溃

---------------------1月11日更新--------------------

新增线程池，但不会启用

2023：

---------------------12月6日更新--------------------

更新了管理数据库用的软件

统一了qt的注释风格    

--------------------11月4日更新--------------------

更新了正式版的服务端，可以正常运行

--------------------10月7日更新--------------------

修复登录问题

--------------------10月4日更新--------------------

添加了测试用的服务端和客户端