说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

1.项目背景

随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域取得了显著的进步，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）因其在处理图像数据方面的强大能力而备受关注。本项目旨在利用CNN结合PyQt5开发框架，构建一个能够识别FashionMNIST数据集中服装类别的图像识别系统。

FashionMNIST数据集是一个流行的图像数据集，用于评估机器学习和计算机视觉算法在服装识别任务上的性能。它包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是灰度图，尺寸为28x28像素，共10个类别，包括T恤/上衣、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和短靴。

项目目标包括：

数据预处理：对FashionMNIST数据集进行预处理，包括数据清洗、归一化和划分训练集与测试集。

模型设计：设计并实现一个基于CNN的分类模型，用于识别FashionMNIST数据集中的10种服装类别。

模型训练：使用训练集数据对模型进行训练。

模型评估：使用测试集数据评估模型的准确性和性能。

界面开发：使用PyQt5开发一个用户友好的图形界面，用户可以上传图像，模型将预测并展示识别结果。

系统集成：将训练好的模型与界面应用集成，实现一个完整的时装类别识别系统。

此项目不仅能够加深对CNN的理解和应用，而且通过与PyQt5的结合，能够提升软件工程实践能力和跨领域知识的整合能力。此外，开发出的系统能够为时尚行业提供技术支持，例如在线购物平台的商品推荐系统，或是个性化服装定制服务中的智能分类助手，具有广泛的应用前景。

通过这个项目，不仅可以学习到深度学习模型的设计与实现，还能掌握如何将复杂算法与用户界面相结合，创造出实用的软件产品。。

本项目通过PyQt5和卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)实现时装类别识别系统GUI界面。      

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	28*28图像
11	label	标签

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 加载数据

关键代码：

3.2查看数据集

从上图可以看到，共70000张图片，图片大小为28*28。

关键代码： 

4.探索性数据分析

4.1 柱状图

用Matplotlib工具的plot().bar()方法绘制柱状图：

4.2 扇形图

用Matplotlib工具的pie()方法绘制直方图：

4.3 随机展示图片

从上图中可以看到，这是外套，看着模糊是因为把图片放大了。

4.4 展示25张图片

5.特征工程

5.1 数据混洗

关键代码如下：

5.2 数据标准化

关键代码如下：

6.构建时装类别识别系统 

主要使用PyQt5和卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)实现时装类别识别系统。   

6.1 构建CNN模型 

编号	模型名称	参数
1	CNN分类模型	kernel_size=(3, 3)
2		loss='sparse_categorical_crossentropy'
3		optimizer='adam'

6.2 模型摘要信息

6.3 模型网络结构

6.4 模型准确率和损失曲线图

6.4 系统界面展示

通过上图可以看到，整个系统共包括4个大的模块，开始训练模块、上传图片模块、开始预测模块、识别结果展示模块。通过点击开始训练按钮，后台将执行模型的训练，并保存训练好的模型；通过点击上传图片按钮，可以实现图片的上传，并展示在前台页面；通过点击开始预测按钮，将进行图片的处理、模型的加载与模型预测，并把预测结果展示在识别结果区域。

上图展示了此系统操作后的界面。

7.模型评估

7.1评估指标及结果 

评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
CNN分类模型	准确率	0.9146
	查准率	0.9155
	查全率	0.9146
	F1分值	0.9148

从上表可以看出，F1分值为0.9148，说明模型效果较好。   

关键代码如下：

7.2 分类报告

从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.86；分类为1的F1分值为0.99；分类为2的F1分值为0.86；分类为3的F1分值为0.93；分类为4的F1分值为0.88；分类为5的F1分值为0.98；分类为6的F1分值为0.75；分类为7的F1分值为0.96；分类为8的F1分值为0.98；分类为9的F1分值为0.96。  

7.3 混淆矩阵

从上图可以看出，预测错误的样本较少，整体预测准确率较好。  

8.结论与展望

综上所述，本文采用了PyQt5和卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)实现时装类别识别系统GUI界面，最终证明了我们提出的模型效果良好和系统界面较好。  

# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：
 
# 项目说明：
 
# 获取方式一：
 
# 项目实战合集导航：
 
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
 
# 获取方式二：
 
链接：https://pan.baidu.com/s/1XPl6y39Ioqj5pMv_pa7ruQ 
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