【源码】基于PyTorch框架的食品图像分类系统（Foodcls Baseline）

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的食品图像分类系统的基线项目。借助深度学习技术实现食品图像的自动分类，涵盖数据预处理、模型定义、训练、验证和测试等步骤，适合学习和研究食品图像分类任务。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：提供数据预处理脚本，可生成包含训练集、验证集和测试集图像路径与对应标签的数据集文本文件。
2. 模型定义：采用深度残差网络（ResNet）作为图像分类模型，并提供模型定义文件。
3. 训练过程：训练脚本支持使用GPU进行模型训练，训练时会调整学习率，记录损失和准确度等信息。
4. 验证和测试：提供验证和测试脚本，用于评估模型性能。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

使用pip安装项目所需的依赖库，如PyTorch、torchvision等。 bash pip install torch torchvision tqdm

2. 准备数据

将数据集按照指定路径结构放置，确保图像文件和对应的标签文件正确对应。数据集应放置在 ./data/food/ 目录下，包含 train、val 和 test 三个子文件夹。

3. 运行数据预处理脚本

执行 prepare.py 脚本，生成数据集文本文件。 bash python prepare.py --src ./data/food/train --out ./data/food/train.txt python prepare.py --src ./data/food/val --out ./data/food/val.txt

4. 修改配置参数

根据项目需求，修改 config.py 文件中的超参数，如学习率、批处理大小等。

5. 运行训练脚本

执行 train.py 脚本，开始模型的训练。 bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py

6. 运行验证和测试脚本

训练完成后，运行验证和测试脚本，评估模型的性能。

注意事项

• 本项目需使用GPU进行训练，确保计算机安装了支持CUDA的GPU，并正确配置了PyTorch的GPU支持。
• 运行脚本前，确保已安装所有依赖库，并按项目要求准备好数据集。
• 可根据实际需求调整超参数以优化模型性能。

下载地址

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