resnet 图像分类的项目

1. 项目文件

文件下载资源:resnet 图像分类的项目代码

本章利用reset34 作图像分类,包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线,对训练好的网络在训练集+测试集上求混淆矩阵

  • data 文件为训练集+测试集,图像按照文件夹摆放
  • inference 负责放待推理的图片(支持多张图片预测分割)
  • run_results 是网络训练过程的日志文件
  • python 代码介绍。train 为训练函数,predict 为预测脚本,utils 为工具函数
  • class_indices.json 文件是代码生成的,不需要自行设置

2. 代码的使用

README 文件有介绍

按照指定位置摆放,文件夹的名称不可更改,否则需要重新编写dataset文件 !!!

将test和train目录下的文件夹更改,文件夹名称为分类标签

使用的时候只需要将test 和train 下面的目录换成自己的数据,相同的类别放在同一个文件夹下

超参数根据实际需要更改,以下为train.py 的超参数

必须更改的为num--classes,根据分类的个数更改!!也就是-data-train-下的文件夹个数

预测的时候,需要将下面参数更改!!

mean和std 会在train.py 运行的时候生成,copy即可

3. 展示结果

本章测试的数据集为5个花分类的任务

训练结果:

loss_accuracy_curve 为:

对训练集和测试集的混淆矩阵:

推理的时候,只需要将单个或者多个图像放在inference目录下即可

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