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【基于Resnet101网络对25种宝石图像分类数据集的迁移学习项目】 【包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行】 项目总大小:349MB 本数据集分为以下25类:Alexandrite、Danburite等等共25类别(每个类别均有25-35张图片左右) 下载解压后的图像目录:训练集(658张图片)、和测试集(153张图片) data-train 训练集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 data-test 测试集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 【项目介绍,resnet101的参数量为4255,1385】 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练了10个epoch。模型在测试集最好的表现达到91%精度,加大epoch可以增加精度。在run_results 目录下存有最好的权重文件,以及训练日志和loss、精度曲线等等 预测的时候,只需要运行predict即可,代码会自动将inference下所有图片推理,并取前三个概率最大类别的绘制在左上角 【训练自己的数据参考readme文件,不需要更改,代码会自动生成,例如分类类别个数等等】
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经典CNN网络之Resnet 图像分类网络实战项目:25种宝石图像分类数据集(迁移学习) (827个子文件)
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资源评论
- m0_616559252024-03-26博主您好,我用来训练自己的数据集(10个类,共1500个数据),epoch设为1000,精准度只有0.28,请问是什么情况呢
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