【源码】基于深度学习的图像分类项目猫狗分类器

项目简介

本项目借助深度学习和神经网络技术，实现对猫狗图像的分类。通过搭建并训练卷积神经网络（CNN）和ResNet模型，达成猫狗图像的自动分类，同时还探索了Swin Transformer在图像分类任务中的应用。项目涵盖模型训练、验证、测试以及结果展示等环节。

项目的主要特性和功能

1. 模型搭建：运用PyTorch框架构建CNN和ResNet模型，开展图像分类任务。
2. 数据处理：提供get_data.py脚本，构建自定义数据类并加载到Dataloader中。
3. 模型训练：包含CNN和ResNet模型的训练脚本，支持自定义网络结构和参数调整。
4. 结果展示：提供show.py脚本，通过图形界面选择图像并显示模型预测结果。
5. Transformer应用：尝试使用Swin Transformer进行图像分类，展现其在该任务中的效果。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：pip install torch torchvision matplotlib。

数据准备

将猫狗图像数据放置在指定的数据文件夹内，按项目要求的格式组织数据。

模型训练

• 运行python cnn.py进行CNN模型的训练。
• 运行python resnet.py进行ResNet模型的训练。

模型测试

使用show.py脚本选择图像并查看模型的预测结果。

结果查看

使用TensorBoard查看训练过程中的损失和准确率曲线。

下载地址

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