大家好，我是B站的UP主：我喜欢吃小熊饼干。我在CSDN会写一些文章介绍我做的项目，这些项目我都录制了详细的讲解视频（约4-6个小时的内容量），讲解基础知识，环境配置，代码使用等内容。

详细了解请移步：

详细讲解视频-我喜欢吃小熊饼干个人主页-哔哩哔哩视频https://space.bilibili.com/284801305

几分钟快速预览项目效果的演示视频：

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详细的讲解视频合集：

1. 合集第一集：主要讲对整个教程的介绍，深度学习项目的基本做法和基本概念。然后介绍具体该项目的基本做法。如何去扩张项目，增加更多的内容。（这里不会涉及到代码，纯从项目的做法的角度，以PPT讲解的方式带大家入门，建立深度学习的基本概念）
2. 合集第二集：毕设选题指导，毕设服务等内容
3. 合集第三集：从代码使用和演示的角度，介绍项目的内容。科普深度学习环境配置的知识，如何配置项目，如何使用项目，更换数据集训练，完成特定的课题。
4. 合集第四集：讲解文档相关的内容，开题报告、开题ppt、开题答辩，论文写作，论文答辩等

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第一集和第三集比较重要，可以整体看下这两个视频。

下面我用文字介绍一下项目的内容

项目的背景意义：

随着人们对居住环境品质要求提升，室内植物成为居家、办公、商业空间（如商场、咖啡馆）的重要装饰元素，既能美化环境、净化空气，又能缓解视觉疲劳、改善情绪，据统计我国室内绿植市场规模年均增速超 15%，2025 年有望突破 500 亿元。然而，室内植物养护与管理面临诸多痛点：一方面，普通用户缺乏专业知识，难以准确识别植物品种（如易混淆绿萝与黄金葛、多肉植物品种间差异细微），导致无法针对性养护 —— 浇水过多导致烂根、光照不当引发叶片发黄等问题频发，据调研超 70% 的用户曾因养护不当导致室内植物死亡；另一方面，商业空间（如大型商场、办公园区）的室内植物数量多、品种杂，依赖人工管理不仅需投入大量人力成本，还难以实时监测植物生长状态（如病虫害早期迹象、缺水信号），导致植物更换频率高，增加运营成本。​

同时，室内植物的生态价值与功能属性需精准匹配场景需求 —— 例如，龟背竹吸附甲醛能力强适合新装修房屋，薄荷可驱蚊适合卧室，而部分植物（如滴水观音）汁液有毒需避免儿童接触。但传统方式下，用户与空间管理者难以快速获取植物的功能特性，无法实现 “按需选植”，既浪费植物资源，也无法充分发挥其生态作用。此外，室内植物病虫害（如红蜘蛛、叶斑病）早期症状隐匿，人工识别难度大，一旦扩散不仅影响单株植物存活，还可能传染其他植物，破坏整体空间景观。​

室内植物识别分类图像分类项目依托计算机视觉、深度学习技术，通过采集室内植物叶片、花朵、茎秆的高清图像，可实现对 200 种以上常见室内植物的精准识别（包括品种细分，如多肉植物中的玉露、熊童子），同时能分类识别植物生长状态（健康、缺水、缺肥、病虫害感染）与功能属性（净化空气类型、毒性等级、光照需求），识别准确率超 98%，单张图像分析耗时不足 0.5 秒，且能适应室内复杂光照（如灯光、阴影）与拍摄角度差异。这一技术突破可有效解决行业痛点：对普通用户，通过识别即可获取品种信息、养护指南（浇水频率、光照时长、施肥建议），降低养护门槛，提升植物存活率；对商业空间管理者，嵌入智能管理系统可实时监测植物生长状态，自动预警病虫害与养护需求，将人工管理成本降低 60%，植物更换频率减少 40%。​

此外，项目成果还具有多维度价值：在植物电商领域，结合识别技术可提供 “品种溯源 + 养护指导” 服务，提升用户粘性；在智慧农业领域，可为室内植物工厂提供品种筛选与生长监测支持，优化种植方案；在科普教育领域，通过互动式识别功能，帮助儿童与青少年认识植物多样性，传播生态知识。从长远来看，该技术不仅能推动室内植物产业从 “粗放式销售” 向 “精细化服务” 转型，提升产业附加值，还能助力构建 “人 - 植物 - 环境” 和谐共生的室内生态系统，让室内植物的美化、生态、健康价值得到充分发挥，兼具显著的经济价值与社会价值。

项目的技术路线图

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项目的数据集信息如下：

项目里实现了9种常见的模型，包括：

CNN架构的模型：

 1.AlexNet

 2.VGG

 3.ResNet

 4.MobileNet

 5.DenseNet

 6.ConvNeXt

 7.ShuffleNet

 Transformer架构的模型：

8. Swin_Transformer

 9. VIT

在我的设计的项目里，一般结构如下：

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model.py: 定义模型结构

train.py：训练模型

csv文件夹里是每次训练模型生成的日志文件

logs文件夹里是TensorBoard的日志文件

weights文件夹里存储最终训练得到的模型。

举例子，ResNet模型的核心代码如下（其他模型类似，不在赘述）：

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel,
                               kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out


class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None,
                 groups=1, width_per_group=64):
        super(Bottleneck, self).__init__()

        width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width,
                               kernel_size=1, stride=1, bias=False)  # squeeze channels
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width)
        # -----------------------------------------
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups,
                               kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width)
        # -----------------------------------------
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channel*self.expansion,
                               kernel_size=1, stride=1, bias=False)  # unsqueeze channels
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel*self.expansion)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out


class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self,
                 block,
                 blocks_num,
                 num_classes=1000,
                 include_top=True,
                 groups=1,
                 width_per_group=64):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.include_top = include_top
        self.in_channel = 64

        self.groups = groups
        self.width_per_group = width_per_group

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2,
                               padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2)
        if self.include_top:
            self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # output size = (1, 1)
            self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

    def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion))

        layers = []
        layers.append(block(self.in_channel,
                            channel,
                            downsample=downsample,
                            stride=stride,
                            groups=self.groups,
                            width_per_group=self.width_per_group))
        self.in_channel = channel * block.expansion

        for _ in range(1, block_num):
            layers.append(block(self.in_channel,
                                channel,
                                groups=self.groups,
                                width_per_group=self.width_per_group))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        if self.include_top:
            x = self.avgpool(x)
            x = torch.flatten(x, 1)
            x = self.fc(x)

        return x

并且项目对模型进行了优化改进，改进的内容是增加CBAM注意力机制，项目里可以实现对以上任意一种模型增加CBAM注意力机制。

常见的做法是先选择2-4种候选模型（9种模型都用有点多，推荐选部分你喜欢的模型）做对比实验，选出性能最好的模型，在最优的模型的基础上，进一步增加cbam注意力机制，进行优化改进。如果老师要求高，可以在进一步做消融实验（即模型改进优化前后的对比实验）。

CBAM机制的核心代码如下：

# CBAM 注意力模块实现 (可复用)
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels: int, reduction_ratio: int = 16, kernel_size: int = 7):
        super(CBAM, self).__init__()
        # 通道注意力
        self.channel_att = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(channels, channels // reduction_ratio, kernel_size=1, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(channels // reduction_ratio, channels, kernel_size=1, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

        # 空间注意力
        self.spatial_att = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        # 通道注意力
        channel_att = self.channel_att(x)
        x_channel = x * channel_att

        # 空间注意力
        max_pool = torch.max(x_channel, dim=1, keepdim=True)[0]
        avg_pool = torch.mean(x_channel, dim=1, keepdim=True)
        spatial_att = self.spatial_att(torch.cat([max_pool, avg_pool], dim=1))
        x_out = x_channel * spatial_att

        return x_out

CBAM结构的示意图如下：

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CBAM注意力机制是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。 给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。 由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以忽略的该模块的开销而将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。

首先，输入是一个中间特征图，将特征图输入至Channel Attention Module 获取通道注意力，然后将注意力权重作用于中间特征图。

然后，将施加通道注意力的特征图输入至Spatial Attention Module 获取空间注意力，然后将注意力权重作用到特征图上。

最终，经过这两个注意力模块的串行操作，最初的特征图就经过了通道和空间两个注意力机制的处理，自适应细化特征。

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训练完模型可以做对比实验，通过写代码可以制作对比曲线图和柱状图，项目的最终实验效果如下：

模型最终能达到95%

除了对比实验之外，还可以进一步分析模型的性能，其中

混淆矩阵实验图如下：

ROC曲线实验图如下：

以上是实验的内容。

最后基于Python的Django框架，制作最终的演示系统，最终结果预览如下：

本项目包含：

1.多模型的对比实验和图表，丰富了项目的内容。

2. 模型的优化改进，实现项目的重新。

3. 混淆矩阵和ROC等实验分析，拓展的项目的深度和内容量

4.实现了最终的演示系统，实现了项目的落地和应用。

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