【源码】基于PyTorch框架的图像分类与分割项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架开发，可完成图像分类、语义分割以及目标检测等多个任务。项目运用了如ResNet、VGG等多种预训练的深度学习模型，还实现了知识蒸馏、标签平滑等正则化技术以及学习率预热、余弦退火等优化策略，以提升模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：提供多种预训练深度学习模型，适用于图像分类、语义分割和目标检测任务。
2. 正则化技术：实现知识蒸馏、标签平滑等，帮助模型更好学习，避免过拟合。
3. 优化策略：采用学习率预热、余弦退火等策略，提高模型训练效率与性能。
4. 完整流程：实现数据预处理、模型训练、评估和推理的完整流程。
5. 数据增强：支持随机旋转、翻转、高斯模糊等多种数据增强方法，增强模型泛化能力。

安装使用步骤

1. 环境配置：安装Python和PyTorch框架，确保环境配置无误。
2. 下载源码：下载项目源代码，包含模型定义、数据预处理、训练、评估及推理等相关Python文件和依赖库。
3. 选择模型：根据项目需求，挑选合适的预训练模型用于训练和评估。
4. 数据预处理：依据数据集特点，对图像进行调整大小、归一化等必要预处理。
5. 模型训练：使用训练脚本训练模型，按需调整学习率、批次大小等参数。
6. 模型评估：在测试集上评估模型性能，根据结果调整参数或更换模型。
7. 模型推理：使用推理脚本对新图像进行预测并输出结果。

下载地址

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