PyQt5实战项目：武汉大学建筑知识系统源代码
项目简介
欢迎来到武汉大学建筑知识系统——一款结合现代图像识别技术与用户友好界面的创新应用。本系统旨在通过用户上传的武大建筑照片，利用先进的人工智能模型高效精准地识别建筑物，并提供相关详细信息。此外，系统还内置了丰富的武汉大学建筑资料库，尽管受课外时间限制未能囊括所有建筑，但它依然是探索武大建筑文化的一个窗口。
核心特点包括采用了强大的EfficientNet神经网络模型，用于图像识别。但请注意，因原始训练数据集（含大量图像）的体积庞大，本仓库不包含实际训练代码和数据，仅提供了训练完成后的模型文件及完整的应用源代码。
技术栈
- Python: 程序基础语言
- PyQt5: 强大的GUI框架，用于构建项目的用户界面
- PyTorch: 深度学习框架，承载了预训练的模型
- JavaScript: 部分交互逻辑实现
目标受众
- 对Python编程有一定掌握的开发者
- 熟悉PyQt5的基本用法
- 对机器学习特别是深度学习有兴趣的学习者
- 想要深入了解软件开发流程与面向对象设计的编程爱好者
学习收益
- 掌握PyQt5构建复杂UI的能力
- 理解如何将深度学习模型集成进桌面应用
- 深化面向对象程序设计的理解与应用
- 探索软件架构的设计思想
使用指南
- 环境准备: 确保你的开发环境中已安装Python、PyQt5、PyTorch及相关依赖。
- 运行项目: 获取源码后，使用合适的Python环境导入项目并运行。
- 探索与改进: 分析源码，理解各部分功能。鼓励尝试调整模型参数、优化UI体验或增加新特性。
实践建议
- 动手修改模型参数，测试对性能的影响。
- 设计并实现新的功能模块，如建筑信息的实时搜索或用户反馈系统。
- 深入研究PyQt5组件，提升界面的互动性和美观性。
重要提示: 本项目侧重于教学与实践，鼓励社区参与与贡献，共同完善和优化这一知识分享平台。
开始您的探索之旅，不仅学习技术，也感受知识传承的乐趣吧！