【源码】基于PyTorch的图像分类模型训练与评估系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架，利用预训练的深度学习模型（如ResNet）对特定图像数据集开展分类任务的训练与评估。通过迁移学习技术，能快速适配新数据集，且在训练时可实时评估并可视化模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 数据集处理
   • 可按指定比例把图像数据集分割成训练集和验证集。
   • 对图像进行缩放、裁剪、翻转等预处理，以契合模型输入要求。
2. 模型训练
   • 加载预训练的ResNet模型作为基础模型。
   • 依据任务需求修改模型最后一层（分类器层）并训练模型。
   • 训练中实时监控损失和准确率，保存最佳模型权重。
3. 模型评估
   • 计算模型在验证集上的准确率、召回率等性能指标。
   • 利用ROC曲线、Precision - Recall曲线等可视化工具评估模型性能。
4. 模型预测
   • 提供简单接口，可对单张图像或图像文件夹进行分类预测。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install torch torchvision numpy matplotlib。

数据准备

• 将图像数据集置于指定目录。
• 运行dataset_split.py脚本，分割数据集为训练集和验证集。

模型训练

运行classifier_train.py脚本开始训练，训练中保存最佳模型权重。

模型评估

运行eval_model.py脚本，对训练好的模型进行性能评估并生成报告。

模型预测

运行model_interface.py脚本，对单张图像或图像文件夹分类预测并显示结果。

下载地址

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