使用PyTorch实现图像花朵分类
项目简介
本项目基于PyTorch框架，实现了一个图像花朵分类模型。该模型能够对包含十个不同类别花朵的图像数据集进行分类。通过本项目，您可以学习如何使用PyTorch进行图像分类任务，并了解相关的深度学习技术。
主要功能
- 数据集下载与准备：
- 提供了一个包含十个类别花朵的图像数据集。
- 数据集已预先下载并放置在本地，用户可以直接使用。
- 环境配置：
- 推荐使用Anaconda作为Python环境。
- 使用PyCharm或VSCode作为代码编辑工具。
- 安装PyTorch和TorchVision库，版本要求为1.12.0及以上。
- 数据集分割：
- 提供了数据集分割功能，可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
- 用户可以根据需要调整验证集和测试集的比例。
- 模型训练：
- 使用GhostNet模型进行训练。
- 提供了详细的训练参数设置，用户可以根据需求进行调整。
- 支持预训练权重的下载和使用。
- 模型测试：
- 使用测试集对训练好的模型进行评估。
- 支持TTA（测试时增强）以提高模型精度。
- 提供了混淆矩阵和分类报告，方便用户分析模型性能。
- 模型预测：
- 支持单张图片或文件夹的预测。
- 提供了热力图可视化功能，帮助用户理解模型的预测结果。
使用步骤
- 下载资源文件：
- 下载本仓库提供的资源文件，包含数据集和代码。
- 配置环境：
- 安装Anaconda并配置Python环境。
- 安装PyCharm或VSCode。
- 安装PyTorch和TorchVision库。
- 数据集准备：
- 将下载的数据集放置在指定目录。
- 运行数据集分割脚本，划分训练集、验证集和测试集。
- 模型训练：
- 运行训练脚本，开始模型训练。
- 根据训练日志监控训练过程。
- 模型测试：
- 运行测试脚本，评估模型性能。
- 查看混淆矩阵和分类报告。
- 模型预测：
- 运行预测脚本，对新图片进行分类预测。
- 查看预测结果和热力图可视化。
注意事项
- 本项目适用于深度学习初学者，通过实践熟悉PyTorch的使用。
- 模型训练过程中，建议使用GPU以加速训练。
- 如果遇到问题，可以参考项目中的README.md文件或联系作者。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如果您有任何建议或问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处声明。