# 深度学习完成一个画作的画家识别项目
运用深度学习知识解决画家与画作的匹配
数据集：
数据集分为带标签部分与无标签部分，
带标签部分包含370张图片的训练集与35张图片的测试集，
不带标签部分含46张图片，
图片大小均为3X256X256
模型：
最终使用ResNet34解决问题，对不带标签的画作判断以excel形式保存在resnet相应的目录下，
同时也运用了VGG16、AlexNet、GoogLeNet训练显示对比
其他：
visual展示了图片经过transform.Compose的过程，
contrast运用matplotlib简单绘制了模型表现及对比
深度学习解决一个画作的画家识别项目.zip
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2024-04-14
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深度学习解决一个画作的画家识别项目.zip （905个子文件） 
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