【源码】基于GhostNet和ResNet的图像分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch的图像分类系统，结合了GhostNet和ResNet的优点，专注于对图像数据进行高效分类，旨在提供高性能的图像分类解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备：提供详细的数据准备指导，包括数据集组织和训练集、验证集、测试集的划分。
2. 模型训练：提供基于PyTorch的训练脚本，支持GPU加速训练。
3. 模型测试与推理：提供测试脚本评估模型性能，以及单张图片推理脚本。
4. 参数计算：提供计算模型浮点运算次数（FLOPs）的脚本，便于理解模型计算效率。

安装使用步骤（假设用户已经下载了项目的源码文件）

1. 安装依赖：
2. Python 3.0+
3. PyTorch 1.0+
4. tensorboard 2.0.0
5. torchstat 0.0.7 安装torchstat：pip install torchstat
6. 数据准备： 按照以下文件结构组织数据集： data ├── train │ ├── class1 │ │ ├── 026.JPEG │ │ ├── ... │ ├── class2 │ │ ├── 999.JPEG │ │ ├── ... │ ├── ... ├── val │ ├── class1 │ │ ├── 0027.JPEG │ │ ├── ... │ ├── class2 │ │ ├── 993.JPEG │ │ ├── ... │ ├── ... ├── test │ ├── class1 │ │ ├── 0067.JPEG │ │ ├── ... │ ├── class2 │ │ ├── 8983.JPEG │ │ ├── ... │ ├── ...
7. 运行训练脚本：运行train.py进行模型训练。
8. 运行测试脚本：运行test.py进行模型测试。
9. （可选）运行推理脚本：运行inference.py对单张图片进行推理。
10. 参数计算：运行compute_flops.py计算模型的浮点运算次数。

注意事项

1. 确保Python环境和依赖库版本与项目要求一致。
2. 数据集的组织格式需按项目要求进行。
3. 训练过程可能需要较大计算资源和时间，建议使用GPU加速训练。

下载地址

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