【源码】基于PyTorch框架的图像分类Pipeline

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的图像分类系统，实现了从数据加载、预处理、模型训练到模型预测的全流程。支持多种经典网络架构以及自定义网络，具备数据增强、权重初始化、多GPU训练等高级功能，可用于处理各类图像分类任务。

项目的主要特性和功能

1. 支持多种经典网络架构，包括AlexNet、VGG、ResNet等，也可使用自定义网络模型。
2. 采用数据增强技术（如Mixup），提升模型泛化能力。
3. 运用适当的权重初始化策略（如Xavier初始化），加速模型收敛，防止梯度问题。
4. 支持多GPU并行训练，提高训练效率。
5. 利用Tensorboard记录训练过程中的损失和准确率，方便监控与调试。
6. 提供基础模块（如卷积层、全连接层等）和工具类（如SE模块），便于构建自定义网络。

安装使用步骤

1. 安装依赖：确保已安装PyTorch及其依赖库。
2. 数据准备：准备用于训练、验证和测试的数据集。
3. 运行训练脚本：根据数据集和网络架构修改配置文件，运行train.py脚本进行模型训练。
4. 模型评估与预测：使用predict_image.py和predict_video.py进行模型评估和预测。
5. 模型保存与加载：使用PyTorch的保存和加载机制保存和加载模型。

注意：运行脚本前，需正确配置数据集路径、网络架构、优化器、学习率等参数。

下载地址

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