更新README

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-#无人机
+# 无人机图像分类深度学习Demo（无硬件/仿真依赖）
+该项目实现了**无人机图像分类**的深度学习简单方向demo，无需无人机硬件和仿真软件，通过公开数据集模拟无人机采集的图像数据，搭建轻量化卷积神经网络（CNN）完成分类任务，并提供数据显示和可视化界面，帮助新手理解无人机深度学习的基本流程。
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+## 项目特点
+- 🚀 **无硬件依赖**：使用CIFAR-10公开数据集模拟无人机航拍图像，无需无人机硬件和仿真软件。
+- 🧠 **轻量化模型**：搭建适用于无人机端的轻量化CNN，兼顾性能与算力消耗。
+- 📊 **可视化界面**：包含数据集样本展示、训练过程实时可视化、预测结果展示三大可视化模块。
+- 🐞 **兼容性修复**：解决Matplotlib中文字体缺失、PyCharm后端兼容等问题，可直接运行。
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+## 环境配置
+### 1. 依赖库安装
+项目基于Python和PyTorch实现，需安装以下依赖库：
+```bash
+pip install torch torchvision matplotlib numpy