【源码】基于Python和mmpretrain的垃圾分类模型微调及部署项目

项目简介

本项目利用mmpretrain框架对预训练的EfficientNet模型进行微调，以实现对垃圾图像数据的分类。项目涵盖模型训练、测试、部署和测速等环节，旨在提供一个完整的垃圾分类模型解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 模型微调：使用mmpretrain框架对EfficientNet模型进行微调，适配垃圾分类数据集。
2. 数据集注册：支持自定义数据集的注册，确保数据集能被框架识别和使用。
3. 模型训练与测试：提供详细训练和测试命令，生成训练日志和测试结果，便于性能分析和优化。
4. 模型部署：支持将微调后的模型部署到Jetson平台，并进行速度测试，评估模型在实际硬件上的运行性能。
5. 可视化配置：提供可视化的配置文件和日志，方便用户监控训练过程和结果。

安装使用步骤

环境准备

确保安装了以下依赖项： - mmcv>=2.0.1 - mmcls>=1.0.0rc6 - mmengine>=0.8.3 - mmdeploy>=1.0.0 - cuda>=10.2 - pytorch>=1.10.1

数据集准备

1. 下载并准备垃圾分类数据集。
2. 将数据集注册到mmpretrain框架中，具体步骤参考数据集注册流程。

模型训练

使用提供的配置文件进行模型训练： bash python tools/train.py ./configs/efficientnet/efficientnet-b1_1xb16_ingarbage.py

模型测试

使用训练后的模型进行功能测试： bash python tools/test.py ./work_dir/garbage/efficientnet-b1_1xb16_ingarbage.py ./work_dir/garbage/epoch_9.pth

模型部署

1. 将模型转换为部署格式，并上传到Jetson平台。
2. 进行模型测速，评估模型在Jetson平台上的性能。

下载地址

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