用深度学习模型构建海洋动物图像分类保姆教程

用深度学习模型构建海洋动物图像分类保姆教程

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_40280870/article/details/145533330

本文将详细介绍如何使用深度学习模型构建海洋动物图像分类系统。从数据准备到模型部署，每个步骤都配有详细的代码示例，帮助读者快速掌握深度学习在图像分类领域的应用。

1. 数据准备与预处理

1.1 数据集组织

数据集应按类别分文件夹存储图像，例如：

dataset/
  train/
      class1/
      class2/
      ...
  val/
      class1/
      class2/
      ...
  test/
      class1/
      class2/
      ...

1.2 数据增强（训练集）

使用图像增强技术防止过拟合：

from torchvision import transforms
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

1.3 数据加载

创建DataLoader：

from torchvision.datasets import ImageFolder
train_dataset = ImageFolder('dataset/train', transform=train_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

2. 模型构建

2.1 选择ResNet变体

根据任务复杂度选择：

• ResNet18/34：小规模数据集
• ResNet50/101/152：大规模数据集

2.2 加载预训练模型

import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 替换全连接层（假设10分类）
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

3. 模型训练配置

3.1 损失函数与优化器

分类任务常用交叉熵损失：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

3.2 学习率策略

使用学习率衰减或预热：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

4. 模型训练

4.1 训练循环

PyTorch训练：

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for inputs, labels in train_loader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()

4.2 验证监控

每epoch验证一次：

model.eval()
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in val_loader:
        outputs = model(inputs)
        # 计算准确率等指标

5. 模型评估

5.1 测试集评估

计算分类指标：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
y_true, y_pred = [], []
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
        y_true.extend(labels.numpy())
        y_pred.extend(preds.numpy())
print(f"Test Accuracy: {accuracy_score(y_true, y_pred)}")
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))

5.2 可视化分析

绘制训练曲线（损失/准确率）
可视化错误样本（Grad-CAM热力图）

6. 模型优化技巧

• 微调策略：解冻部分层（后几层残差块）
• 正则化：添加Dropout层或权重衰减
• 早停机制：监控验证集损失停止训练

7. 模型部署