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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