【源码】基于PyTorch和Vision Transformer的图像分类与可视化系统

项目简介

本项目基于PyTorch框架，结合Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer模型，实现图像分类任务，并借助Grad - CAM技术可视化模型在决策过程中的关注区域，有助于用户理解模型决策逻辑，提升模型可解释性。

项目的主要特性和功能

1. 图像分类：使用预训练的MobileNetV3、Swin Transformer和Vision Transformer模型进行图像分类，支持多种预训练模型。
2. Grad - CAM可视化：利用Grad - CAM技术生成热力图，展示模型分类时关注的图像区域，支持多种模型的可视化。
3. 模型自定义：允许用户替换模型部分代码，加载自定义的模型和权重，支持根据网络结构设置合适的目标层和预处理方法。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.7+，并安装必要的Python库：pip install torch torchvision matplotlib。

下载项目源码

（此处假设用户已完成该步骤）

运行项目

打开终端，进入项目目录，运行以下命令启动项目： bash python main_cnn.py # 使用MobileNetV3模型 python main_swin.py # 使用Swin Transformer模型 python main_vit.py # 使用Vision Transformer模型

自定义模型

根据需要修改main_cnn.py、main_swin.py或main_vit.py文件中的模型加载部分，替换为自定义的模型和权重，同时根据网络结构设置合适的目标层和预处理方法。

查看可视化结果

运行脚本后，程序将生成并显示带有关注区域的热力图，帮助理解模型的决策过程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】