【源码】基于PyTorch框架的图像分类任务

项目简介

此项目是基于PyTorch框架的图像分类任务，主要目的是对比监督学习和自监督学习在图像分类任务上的性能表现。项目包含三个Python脚本，分别用于基于ResNet - 18架构的监督学习训练、自监督训练，以及结合cutout、mixup和cutmix等数据增强策略的训练。

项目的主要特性和功能

1. 监督学习训练：借助ResNet - 18架构在CIFAR - 100数据集开展监督学习训练。
2. 自监督学习训练：运用预训练的ResNet - 18模型进行微调，在CIFAR - 100数据集上进行自监督学习训练。
3. 数据增强策略：支持cutout、mixup和cutmix等图像增强技术，增强模型的鲁棒性与性能。
4. 可视化与日志记录：利用TensorBoard对训练过程进行可视化，使用CSV记录训练性能指标。
5. 模型保存与加载：训练期间保存模型检查点，便于后续评估或进一步训练。

安装使用步骤

前提准备

• 安装Python 3.x。
• 安装PyTorch和torchvision库。
• （可选）安装CUDA以实现GPU加速。

安装步骤

1. 将项目仓库复制到本地。
2. 确保已安装所有必要的Python库，使用pip install -r requirements.txt进行安装。
3. 按需修改脚本中的参数配置，如数据集路径、批量大小、学习率等。
4. 运行相应的训练脚本，例如python train.py、python prertain_res18.py、python train_ssl.py。
5. 若已安装并运行TensorBoard，可使用其查看训练过程。
6. 训练完成后，使用测试函数评估模型性能。

需注意，具体参数和步骤可能因脚本内容而异，上述步骤仅为大致指南，实际操作请依据项目中的README或脚本内说明进行。

下载地址

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