【源码】基于PyTorch框架的辛普森家族人物分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习图像分类系统，专注于对辛普森家族的不同人物进行分类。借助预训练的深度学习模型开展迁移学习，可高效识别和分类20种不同的辛普森家族人物。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：运用数据增强技术扩增原始图像数据，防止模型训练过拟合；按70%、15%、15%的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
2. 模型选择与训练：使用自定义的CNN模型、ResNet101和ResNet151进行训练；采用迁移学习技术，冻结预训练模型部分层，仅训练新的分类器，提升训练效率和模型性能。
3. 性能评估：通过训练和验证的损失曲线监控模型学习效果；利用混淆矩阵评估模型在测试集上的分类准确率。
4. 结果展示：ResNet101在测试集上准确率达99.27%，ResNet151在测试集上准确率达99.66%。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，使用以下命令安装PyTorch和torchvision库： bash pip install torch torchvision
2. 数据准备：下载或准备辛普森家族人物的图像数据集，并按指定文件夹结构存放。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练，可按需调整配置文件中的路径、超参数等： bash python train.py
4. 模型测试：运行test.py脚本进行模型测试并生成混淆矩阵： bash python test.py
5. 结果分析：查看生成的混淆矩阵图像，评估模型的分类性能。

下载地址

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