基于深度学习的宠物皮肤疾病识别系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
基于深度学习的宠物皮肤疾病识别系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
宠物皮肤疾病是常见的健康问题，及时准确的诊断对于宠物的健康管理至关重要。传统的宠物皮肤疾病诊断依赖于兽医的经验，但这种方式可能面临诊断不准、误诊和漏诊等问题。为了提高宠物皮肤疾病的诊断效率和准确性，本文提出了一种基于深度学习的宠物皮肤疾病识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）模型，通过PyQt5框架构建图形化用户界面，结合数据集和训练代码，实现了对五种常见宠物皮肤疾病的自动识别，包括 急性湿疹、脓疱病、脂溢性皮肤病、皮肤肿瘤 和 酵母菌感染。
该系统使用了大量的宠物皮肤病图像数据进行训练，深度学习模型能够根据图像自动识别病变类型，并提供准确的分类结果。系统的PyQt5界面提供了简便的操作流程，用户可以通过上传宠物皮肤病变图像来进行疾病识别。实验结果表明，系统在五种皮肤疾病的识别上达到了较高的准确率，并且具备较好的实时响应能力。该系统为宠物皮肤疾病的早期检测提供了一种便捷、可靠的辅助工具，能够辅助兽医提高诊断效率，减少误诊率，改善宠物的健康管理。
算法流程
Tipps：深入解析项目的算法流程，逐步探索技术实现的核心逻辑。从数据加载与预处理开始，到核心算法的设计与优化，再到结果的可视化呈现，每一步都将以清晰的结构和简洁的语言展现，揭示技术背后的原理与实现思路。
项目数据
Tipps：传统的机器学习算法对图像进行识别等研究工作时，只需要很少的图像数据就可以开展工作。而在使用卷积神经网络解决研究的甲状腺结节识别问题的关键其一在于搭建合适的神经网络，其二更需要具备大量优质的训练数据集，在大量的有标签数据不断反复对模型进行训练下，神经网络才具备我们所需要的分类能力，达到理想的分类效果。因此有一个质量较好的图像数据集至关重要。
数据集介绍
卷积神经网络的深度学习模型。数据集包含781张图像，分布在五个类别中：急性湿疹、脓疱病、脂溢性皮肤病、皮肤肿瘤和酵母菌感染。数据集可用于训练和验证深度学习模型，以实现大米品质的自动化分类诊断，同时可以结合数据增强技术（如翻转、裁剪、噪声添加等）优化模型性能，为甲状腺疾病的研究和临床诊断提供重要支持。
数据集已被预先标注，每个类别的图像数量基本均衡，为训练和验证提供了稳定的基准。数据集被划分为训练集和测试集。
数据集划分
数据集已预先划分为两个部分：训练集和测试集，具体如下：
（1）训练集：急性湿疹244张图、脓疱病94张图、脂溢性皮肤病109张图、皮肤肿瘤89张、酵母菌感染90张图像，共626张图像。用于模型训练，通过最小化损失函数优化参数。
（2）测试集：急性湿疹59张图、脓疱病21张图、脂溢性皮肤病25张图、皮肤肿瘤20张、酵母菌感染20张图像，共155张图像。用于评估模型在未见数据上的表现
这种数据集划分方式有助于保证模型训练和评估的可靠性，确保各数据集独立，避免数据泄露和过拟合。
实验超参数设置
本实验中的主要超参数设置如下：
（1）学习率：0.0001，使用Adam优化器，能够自适应调整学习率，表现较好。
（2）批次大小：训练时为32，验证时为64，较小的批次大小有助于稳定训练并提高计算效率。
（3）优化器：使用Adam优化器，适用于稀疏数据和非凸问题。
（4）损失函数：采用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），适用于多分类任务。
（5）训练轮数：设定为15轮，帮助模型逐渐收敛。
（6）权重初始化：使用预训练的VGG16和ResNet50权重进行迁移学习，加速收敛并提高分类性能。
这些超参数设置经过反复调试，以确保模型在验证集上表现良好。
硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：