# DeepLearningExampleOfTomatoLeafDiease

**Repository Path**: q1957765780/deep-learning-example-of-tomato-leaf-diease

## Basic Information

- **Project Name**: DeepLearningExampleOfTomatoLeafDiease
- **Description**: Libtorch下的基于CNN魔改的图像识别网络，参数量达1亿
- **Primary Language**: C++
- **License**: CC0-1.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-05-02
- **Last Updated**: 2025-03-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: LibTorch, OpenCV, Deep-learning, cmake

## README

# DeepLearningExampleOfTomatoLeafDiease

#### 介绍
Libtorch下的基于CNN魔改的图像识别网络，参数量达1亿，经过测试准确率和准确率最高达到90%左右

#### 该深度神经网络基于的数据集
https://www.kaggle.com/datasets/luisolazo/tomato-diseases/data

#### 编译所需框架
1. libtorch
2. opencv >= 3.5

#### 编译教程

1.  下载仓库中所有后缀为.txt、.cpp、.h的文件，放在同一个文件夹之中
2.  更改CMakeLists.txt中的path\\to\\your\\opencv\\lib字符串，设置该字符串为你的opencv的lib库的目录。
eg. F:\\OPENCV\\ALLBuildVersion\\opencv-4.1.0\\build\\x64\\vc14\\lib
注意：编译时请为opencv设置环境变量，否则可能出现未知错误。
3.  在文件所在目录下打开cmd，键入：
```

mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/absolute/path/to/libtorch ../CMakeLists.txt

```

注意：1. 粘贴运行之前请将/absolute/path/to/libtorch替换为你的libtorch库所在的绝对路径。
2. 该安装教程为windows下使用cmake，VS生成工具混合编译，在编译之前请安装好相关环境。

### 可能会问到的问题
1. 为什么没有使用教程？
代码里面的注释很详细，编译之后点击sln后缀的文件在VS中打开看源码就好了