【源码】基于PyTorch框架的图像分类与目标检测研究项目

项目简介

本项目聚焦计算机视觉领域，基于PyTorch框架开展研究。实现了多种经典卷积神经网络（CNN）架构用于图像分类任务，如LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet等。同时，正在开发目标识别检测相关模型，像Faster RCNN/FPN、SSD/RetinaNet、YOLO v3等。

项目的主要特性和功能

1. 多种图像分类模型：实现多个经典图像分类模型，使用不同数据集训练，如LeNet用CIFAR数据集，AlexNet、ResNet、MobileNetV2用5种花的数据集。
2. 训练与评估：为各图像分类模型提供训练和验证脚本，可评估模型在图像分类任务上的性能。
3. 预测功能：各图像分类模型都有预测脚本，能对输入图像进行分类预测。
4. 数据预处理：定义标准数据预处理流程，包括图像大小调整、裁剪、转换为张量、标准化等，满足模型训练和预测需求。
5. 模型管理：支持加载预训练模型权重及保存训练后的模型权重。
6. 持续更新：后续会增加新的模型和功能，如GoogLeNet、ShuffleNet等图像分类模型以及更多目标识别检测模型。

安装使用步骤

1. 安装环境：安装Anaconda3（建议），创建Python 3.6.6的环境，安装VScode 1.50.1作为IDE，使用pip安装pytorch 1.3和torchvision 0.4.0。
2. 准备数据集：对于使用5种花数据集的模型，手动下载相应数据集，并按模型所需的数据格式组织。
3. 运行训练脚本：根据需求选择合适的图像分类模型，运行对应的训练脚本进行模型训练。
4. 运行预测脚本：使用训练好的图像分类模型，运行预测脚本对输入图像进行分类预测。

注意：项目代码主要基于PyTorch框架，若要进行模型定制或修改，建议具备一定的PyTorch和Python编程基础。

下载地址

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