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。
项目信息
编号：PDV-129
大小：1.69G
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
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。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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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：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
实验过程与结果分析
Tipps：分析VGG16和ResNet50两种模型在大米品种分类任务中的实验结果。包括训练过程中的损失与准确率变化、模型性能对比、混淆矩阵（热力图）分析、过拟合与欠拟合的讨论，以及计算效率的分析。
训练过程中的损失与准确率变化
为了评估模型在训练过程中的表现，我们记录了每个epoch的训练损失、训练准确率以及验证损失、验证准确率。通过这些指标，我们可以观察到模型是否能够有效收敛，以及是否存在过拟合或欠拟合的情况。
1.1 VGG16模型训练过程
VGG16模型在训练过程中的损失和准确率曲线如下所示：
（1）训练损失：逐渐下降，从接近1.4开始，最终降至约0.2，表示模型在训练过程中学习到有效的特征，损失显著减少。
（2）训练准确率：从0.4左右开始，逐步上升，最终接近1.0，表明模型在训练数据上的表现持续提升。
（3）验证损失：在开始时波动较大，后来逐渐下降，显示验证数据的损失也在减少，模型对验证集的拟合越来越好。
（4）验证准确率：也逐渐上升，虽然在初期波动较大，但最终在第14轮达到较高的值，接近0.95，表示模型在未见过的数据上的表现良好。
1.2 ResNet50模型训练过程
ResNet50模型在训练过程中的损失和准确率曲线如下所示：
（1）训练损失：从开始时较高的值（约1.1）下降至接近0.2，表明模型在训练过程中学习到有效的特征并逐渐收敛。
（2）训练准确率：开始时较低，但随着训练的进行，训练准确率逐步上升并接近1.0，最终稳定在较高的值，说明模型在训练数据上的表现持续改善。
（3）验证损失：从大约1.0开始，逐步下降，最终趋于平稳，显示验证集的损失在减少，模型的拟合效果有所提高。
（4）验证准确率：随着训练的进行逐渐上升，且在第6轮后开始趋于平稳，最终稳定在约0.9，表明模型在未见过的数据上的表现也很优秀。
从损失和准确率的曲线来看，ResNet50在训练过程中的收敛速度和稳定性都优于VGG16，表明其更适合处理复杂的分类任务。
模型性能对比
1.VGG16与ResNet50的准确率比较
（1）训练准确率：ResNet50的训练准确率迅速提高并趋于稳定，而VGG16的训练准确率逐渐提升，增长速度较慢但最终接近1.0。
（2）验证准确率：ResNet50的验证准确率初期提升较快，但后期波动并未稳定提升，可能存在过拟合，而VGG16的验证准确率平稳提升，泛化能力较强，过拟合风险较小。
如果数据集较复杂且计算资源充足，推荐使用 ResNet50，它能提供更好的准确率和泛化能力。如果是较简单的任务，VGG16 可以作为一个快速、有效的选择。
2.损失函数与准确率曲线分析
（1）训练损失：ResNet50的训练损失初期快速下降并略微回升，而VGG16的训练损失持续下降并保持稳定，表明其学习效果良好且无明显反弹。
（2）验证损失：ResNet50的验证损失初期下降后波动较大，可能存在过拟合，而VGG16的验证损失平稳，泛化能力较强，预测误差较小。
（3）准确率与损失之间的关系：ResNet50的验证损失和准确率波动较大，可能存在过拟合，而VGG16的训练和验证损失平稳，验证准确率稳定提升，显示其更强的泛化能力。
混淆矩阵分析(热力图)
为了更全面地分析模型的分类性能，我们生成了混淆矩阵并将其可视化为热力图，帮助我们直观地了解模型在哪些类别上表现较好，在哪些类别上存在误分类。
1.VGG16的热力图：
该模型在大多数类别上表现出色，尤其在 Impetigo 和 Yeast infection 的分类准确率上非常高。虽然 Skin tumor 和 Seborrhea 存在少量误分类，但整体准确性良好，模型的泛化能力和性能表现值得肯定。
2.ResNet50的热力图：
该模型在所有类别上都有非常高的分类准确率，尤其在 Impetigo、Seborrhea 和 Yeast infection 上表现出色。Skin tumor 类别的分类准确率为 95%，虽然有少量误分类，但总体表现非常优秀，具有较强的泛化能力。
计算效率分析
（1）ResNet50 在计算效率方面明显优于 VGG16。ResNet50 的参数量较小，计算资源需求更低，训练和推理速度更快。特别是在深层网络的训练中，ResNet50 更能够高效地进行学习。
（2）VGG16 的计算效率较低，主要是由于其庞大的参数量和复杂的全连接层，导致训练和推理时的时间和内存消耗较大。
如果计算效率是项目的关键考虑因素，ResNet50 更适合用于大规模训练任务，尤其是在时间有限的情况下。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.ResNet50模型运行：
（1）主界面
（2）急性湿疹
定义：急性湿疹是一种皮肤过敏性炎症，常见于宠物，尤其是在接触到过敏原或受到环境刺激后。它通常伴随着皮肤发红、发痒和水疱等症状。
症状：患处出现红肿、瘙痒、水泡和渗出。常由过敏反应或环境刺激（如食物、气候变化、虫咬等）引起。
（3）脓疱病
定义：脓疱病是一种由细菌感染引起的皮肤病，常见于宠物的皮肤上，特别是由葡萄球菌（如金黄色葡萄球菌）引起。
症状：在皮肤上出现脓疱、溃疡、结痂和红肿，严重时可能导致皮肤破损和渗出脓液。脓疱病通常伴有强烈的瘙痒和不适。
（4）脂溢性皮肤病
定义：脂溢性皮肤病是一种由皮脂腺分泌过多的皮肤病，常见于宠物的皮肤上，特别是宠物的耳朵、脖部和背部。
症状：皮肤出现油腻、鳞屑、脱毛和瘙痒。病变部位的皮肤可能会发红或感染。该病常见于皮脂腺分泌异常，可能会因细菌或酵母菌感染而加重。
（5）皮肤肿瘤
定义：皮肤肿瘤是指宠物皮肤上出现的异常肿块，可以是良性或恶性的。常见的类型包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、脂肪瘤等。
症状：肿块通常无痛，但随着肿瘤增长，可能会引起溃疡、出血、肿胀或皮肤变色。如果不及时治疗，某些类型的肿瘤可能会扩散到其他组织。
（6）酵母菌感染
定义：酵母菌感染通常由酵母菌（如马拉色菌或白色念珠菌）引起，主要影响宠物皮肤的潮湿或油腻区域，导致皮肤过度生长。
症状：皮肤发红、发痒、脱毛、脓疱、臭味和结痂。通常会影响耳朵、腹部、腋窝和爪子等区域。酵母菌感染可伴随其他皮肤疾病（如湿疹或皮脂腺问题）加重。
这些宠物皮肤疾病虽然常见，但在早期检测和治疗时能够有效避免病情加重。因此，定期的皮肤检查和及时的兽医治疗对于宠物的健康管理至关重要。
2.VGG16模型运行：
（1）主界面
（2）急性湿疹
定义：急性湿疹是一种皮肤过敏性炎症，常见于宠物，尤其是在接触到过敏原或受到环境刺激后。它通常伴随着皮肤发红、发痒和水疱等症状。
症状：患处出现红肿、瘙痒、水泡和渗出。常由过敏反应或环境刺激（如食物、气候变化、虫咬等）引起。
（3）脓疱病
定义：脓疱病是一种由细菌感染引起的皮肤病，常见于宠物的皮肤上，特别是由葡萄球菌（如金黄色葡萄球菌）引起。
症状：在皮肤上出现脓疱、溃疡、结痂和红肿，严重时可能导致皮肤破损和渗出脓液。脓疱病通常伴有强烈的瘙痒和不适。
（4）脂溢性皮肤病
定义：脂溢性皮肤病是一种由皮脂腺分泌过多的皮肤病，常见于宠物的皮肤上，特别是宠物的耳朵、脖部和背部。
症状：皮肤出现油腻、鳞屑、脱毛和瘙痒。病变部位的皮肤可能会发红或感染。该病常见于皮脂腺分泌异常，可能会因细菌或酵母菌感染而加重。
（5）皮肤肿瘤
定义：皮肤肿瘤是指宠物皮肤上出现的异常肿块，可以是良性或恶性的。常见的类型包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、脂肪瘤等。
症状：肿块通常无痛，但随着肿瘤增长，可能会引起溃疡、出血、肿胀或皮肤变色。如果不及时治疗，某些类型的肿瘤可能会扩散到其他组织。
（6）酵母菌感染
定义：酵母菌感染通常由酵母菌（如马拉色菌或白色念珠菌）引起，主要影响宠物皮肤的潮湿或油腻区域，导致皮肤过度生长。
症状：皮肤发红、发痒、脱毛、脓疱、臭味和结痂。通常会影响耳朵、腹部、腋窝和爪子等区域。酵母菌感染可伴随其他皮肤疾病（如湿疹或皮脂腺问题）加重。
这些宠物皮肤疾病虽然常见，但在早期检测和治疗时能够有效避免病情加重。因此，定期的皮肤检查和及时的兽医治疗对于宠物的健康管理至关重要。
3.检测结果保存
点击保存按钮后，会将当前选择的图检测结果进行保存。
检测的结果会存储在save_data目录下。
图片文件保存的csv文件内容如下：
– 运行 train_resnet50.py
这段代码的主要目的是在直接运行该脚本时，加载指定路径下的训练集和测试集，初始化一个 MainProcess 实例并训练模型（ResNet50），设置训练的轮数为 15 轮。
数据集路径设置：
（1）train_dir = r”D:\Dataset\train”：设置训练集数据的路径。
（2）test_dir = r”D:\Dataset\test”：设置测试集数据的路径。
模型路径设置：
（1）model_name0 = r”models/resnet50.pth”：指定训练模型的文件路径，这里是 resnet50.pth 模型的路径，用于加载预训练的 ResNet50 权重或保存训练后的模型。
实例化MainProcess类：
（1）cnn = MainProcess(train_dir, test_dir, model_name0)：通过传入训练集路径、测试集路径和模型路径，创建 MainProcess 类的实例 cnn，这个类负责数据加载、模型训练、验证等操作。
调用主函数main进行训练：
（1）cnn.main(epochs=15)：调用 cnn 对象的 main 方法，开始训练模型。epochs=15 表示模型训练将进行50轮（每轮遍历整个训练集一次）。该方法将包括模型的训练过程、损失计算、验证等步骤
训练日志结果
ResNet50日志结果
这张图展示了使用ResNet50进行模型训练的详细过程和结果。
配置信息：
（1）模型在训练了15轮后，总共耗时12分钟。
（2）本次训练使用了GPU设备，具体是CUDA设备0。
训练损失：
（1）训练损失（train_loss）在前几轮迅速下降，表明模型在学习过程中取得了显著进展。
（2）随着训练的进行，损失逐渐趋于平稳，显示模型逐步收敛。
验证准确率：
（1）验证准确率（val_accuracy）在训练的初期为77.2%，但随着训练的进行，准确率显著提升。
（2）最终，验证准确率达到了99.3%，表明模型在未见过数据上的表现非常优异。
模型表现：
（1）模型在训练过程中表现出了逐步的提升，训练损失显著下降，验证准确率持续上升。
（2）最终，模型在验证集上达到了99.3%的高准确率，证明其具有良好的泛化能力和准确性。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
模型通过15轮训练，成功提高了对宠物皮肤疾病的识别准确率，最终在验证集上达到了99.3%的精度，表现优异。
– 运行 train_vgg16.py
这段代码的主要目的是在直接运行该脚本时，加载指定路径下的训练集和测试集，初始化一个 MainProcess 实例并训练模型（VGG16），设置训练的轮数为 15 轮。
数据集路径设置：
（1）train_dir = r”D:\Dataset\train”：设置训练集数据的路径。
（2）test_dir = r”D:\Dataset\test”：设置测试集数据的路径。
模型路径设置：
（1）model_name0 = r”models/vgg16.pth”：指定训练模型的文件路径，这里是 vgg16.pth 模型的路径，用于加载预训练的 VGG16 权重或保存训练后的模型。
实例化 MainProcess 类：
（1）cnn = MainProcess(train_dir, test_dir, model_name0)：通过传入训练集路径、测试集路径和模型路径，创建 MainProcess 类的实例 cnn，这个类负责数据加载、模型训练、验证等操作。
调用主函数main进行训练：
（1）cnn.main(epochs=15)：调用 cnn 对象的 main 方法，开始训练模型。epochs=15 表示模型训练将进行50轮（每轮遍历整个训练集一次）。该方法将包括模型的训练过程、损失计算、验证等步骤
训练日志结果
VGG16日志结果
这张图展示了使用VGG16进行模型训练的详细过程和结果。
配置信息：
（1）模型在训练了15轮后，总共耗时13分钟。
（2）本次训练使用了GPU设备，具体是CUDA设备0。
训练损失：
（1）训练损失（train_loss）在前几轮迅速下降，表明模型在学习过程中取得了显著进展。
（2）随着训练的进行，损失逐渐趋于平稳，说明模型逐步收敛。
验证准确率：
（1）验证准确率（val_accuracy）在训练初期为55.2%，但随着训练的进行，准确率逐步提升。
（2）最终，验证准确率达到了94.5%，表明模型在未见过数据上的表现非常出色。
模型表现：
（1）模型在训练过程中表现出持续的提升，训练损失逐步减少，验证准确率显著提高。
（2）最终，模型在验证集上达到了94.5%的准确率，证明其具有很强的泛化能力。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
模型通过15轮训练，成功提高了宠物皮肤疾病的识别准确率，最终在验证集上达到了94.5%的高准确率，表现优异。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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