Resnet50 进行迁移学习实现图片二分类
内容简介
本文使用预训练的 Resnet50 网络对皮肤病图片进行二分类，基于 portch 框
架。
数据集说明
数据集存放目录为： used_dataset , 共 200 张图片，标签为：benign(良
性）、malignant(患病)。
� 数据集划分如下：
数据集类型
benign
malignant
total
l
train
64
64
128
val
16
16
32
test
20
20
40
代码目录介绍
1. args.py 存放训练和测试所用的各种参数。 --mode 字段表示运行模式：train or
test. --model_path 字段是训练模型的保存路径。 其余字段都有默认值。
2. create_dataset.py 该脚本是用来读 json 中的数据的，可以忽略。
3. data_gen.py 该脚本实现划分数据集以及数据增强和数据加载。
4. main.py 包含训练、评估和测试。
5. transform.py 实现图片增强。
6. utils.py 存放一些工具函数。
7. models/Res.py 是重写的 ResNet 各种类型的网络。
8. checkpoints 保存模型
运行命令
