精品--深度学习图像分类的入门教程.zip资源-CSDN文库

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深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，让计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测。在这个“精品--深度学习图像分类的入门教程”中，我们将深入探讨如何利用深度学习技术对图像进行有效的分类。一、深度学习基础知识深度学习的核心是神经网络，它由多层非线性变换构成，每一层都可以视为从原始输入中学习到的一系列特征。深度学习模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。本教程主要关注的是卷积神经网络，它是处理图像数据的首选模型。二、卷积神经网络（CNN） 1. 卷积层：CNN中的卷积层用于提取图像特征，通过滤波器（kernel）在图像上滑动并进行卷积操作，生成特征图。 2. 激活函数：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性，使模型能够学习更复杂的模式。 3. 池化层：如最大池化，降低计算复杂度，同时保持重要特征。 4. 全连接层：将前面层提取的特征映射到最终的类别概率。三、图像分类流程 1. 数据预处理：对图像进行归一化、缩放、增强等操作，提高模型泛化能力。 2. 构建模型：选择合适的网络结构，如VGG、ResNet或Inception等，并添加损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam）。 3. 训练模型：使用训练集进行迭代训练，调整模型参数以最小化损失函数。 4. 验证与调优：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数。 5. 测试与部署：最后在测试集上评估模型，达到预期效果后可部署到实际应用中。四、深度学习框架本教程可能使用了TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架。这些框架简化了模型构建和训练过程，提供了丰富的工具和库，使得初学者也能快速上手。五、实践项目 "ahao2"可能是教程中的一个实践项目文件，可能包含了数据集、代码示例或者模型配置文件。这个项目将帮助你实际操作，加深对深度学习图像分类的理解。六、学习资源为了进一步提升深度学习技能，你可以参考更多的开源项目、论文、在线课程以及社区讨论。例如，ImageNet大赛的获胜模型，LeCun教授的Yann LeCun网站，以及Kaggle平台上的图像分类竞赛。这个入门教程将引导你进入深度学习图像分类的世界，通过理论学习和实践操作，你将掌握如何利用深度学习解决实际问题，为未来的AI开发打下坚实基础。

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精品--深度学习图像分类的入门教程.zip （33个子文件）

ahao2

__init__.py 0B

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metric.py 484B

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networks

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utils

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__init__.pyc 159B

plot.pyc 4KB

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__init__.py 0B

dataset.py 2KB

__init__.pyc 161B

dataset.pyc 3KB

create_img_list.py 1KB

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figs

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config.pyc 512B

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README.md 2KB

log

log0.txt 382KB

log.txt 107KB

config.py 732B

# Remote-Sensing-Image-Classification ## Dataset 一个纯净的、没有噪声的遥感图像数据集，共21类，每类100张图像，可以用于分类任务的入门练手在本次的项目中，将数据集按照 8:2 随机划分为训练集和验证集项目中包含了精度曲线绘制、log记录等，算是一套完整的pipleline，可以针对不同的任务进行快速更改 ``` 链接: https://pan.baidu.com/s/1Avcih8rARD2LoBp5S4n2ww 提取码: hp5f ``` ## ENVS * python==2.7 * pytorch==0.4.1 ## File Structure ``` remote_sensing_image_classification/ # 根目录 ▾ data/ label_list.txt # label train.txt # 训练集路径及标注 valid.txt # 验证集路径及标注 ▾ dataset/ __init__.py create_img_list.py # 随机8:2划分数据集，生成 ./data/ 文件夹下的txt文件 dataset.py # 数据读取 ▾ figs/ acc.eps # 精度曲线 acc.jpg # 精度曲线矢量图 confusion_matrix.jpg # 混淆矩阵 ▾ log/ log.txt # 记录log ▾ metrics/ __init__.py metric.py # 指标，主要是精度 ▾ networks/ __init__.py lr_schedule.py # 学习率的调整策略 network.py # 网络结构 ▾ utils/ __init__.py plot.py # 绘制曲线 __init__.py config.py # 超参数的集合 inference.py # 推理，前向，用于测试 README.md # 说明 train.py # 训练&验证脚本 ``` ## Network Architecture * ResNet+avgpool+(l2_normal+dropout+fc1)+(l2_normal+dropout+fc2) * 损失函数: 交叉熵 Cross Entropy Loss * 优化器: Adam ## RUN * STEP0: ``` git clone https://github.com/xungeer29/Remote-Sensing-Image-Classification cd Remote-Sensing-Image-Classification ``` * STEP1: 添加文件搜索路径，更改数据集根目录将所有的`.py`文件的`sys.path.append`中添加的路径改为自己的项目路径更改`config.py`中的`data_root`为数据集存放的根目录 * STEP2: 划分训练集和本地验证集 ``` python dataset/create_img_list.py ``` * STEP3: train ``` python train.py ``` * STEP4: test，并绘制混淆矩阵 ``` python inference.py ``` * STEP5: 使用log绘制精度曲线 ``` python utils/plot.py ``` ## Results * 全部重新训练，所有层相同的lr，acc@top1 = 0.65 * 冻结所有卷积层，只训练FC，acc@top1 = 0.926877 * 冻结ResNet的前三个layer，训练layer4与FC，acc@top1 = 97.8774 * 这种纯净的、数据分布完全平衡的数据集，仔细调一调是可以达到无限接近100%的准确率的

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