【灵感数字组】基于 Mind+ V2 模型训练的国外名画识别 简单

1、背景

在数字化时代，艺术鉴赏与人工智能技术的结合为教育带来了新的可能性。通过 Mind+ V2 的零代码/低代码机器学习平台，学生可以在不深入复杂算法的前提下，体验完整的 AI 模型训练流程，实现"艺术+技术"的跨学科学习。

2、项目核心功能：

智能识别：利用摄像头（本地上传）捕捉名画图像，通过 Mind+ V2 训练的图像分类模型实时识别画作身份。

知识图谱：基于本地数据库存储世界名画的元数据（作者、年代、风格，作者简介）及多维度讲解文案

多模态交互：识别成功后自动触发行空板触屏显示+语音讲解（后续可扩展），实现"所见即所得"的艺术鉴赏体验

3、制作过程

数据集收集

本数据集来自浦育平台官方数据库

地址：https://www.openinnolab.org.cn/pjlab/dataset/66836385462583268c4fb240

数据集为50位国画名画家的作品集合。

对应的画家信息

第一步：下载数据集

选择，mind+2.0 图像分类。

新增类别：

训练模型。

验证模型。

纯软件，选择实时模式。加载对应的推理库。

设计简单的程序，建立对应的数据库。实时模式采用列表模式。有点累。

测试验证。

项目总结

本项目是一个简单的入门项目，相对比较简单。

注意点：

项目的是数据集图片比较杂，内容也有比较多，需要训练多轮，而且训练参数需要优化。有需要画家的风格比较接近，很难区分（本模型中也有很多错误的点），新手尝试可以选几个风格比较个性一点的画家尝试，不建议全部导入。