Pytorch-Image-Classifier-Collection
介绍
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支持多模型工程化的图像分类器
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软件架构
Pytorch+opencv
代码地址
github地址：GitHub - qiaofengsheng/Pytorch-Image-Classifier-Collection: 支持多模型工程化的图像分类器
gitee地址：Pytorch-Image-Classifier-Collection: 支持多模型工程化的图像分类器
模型支持架构
模型
| - | - | - | - |
|---|---|---|---|
| resnet18 | resnet34 | resnet50 | resnet101 |
| resnet152 | resnext101_32x8d | resnext50_32x4d | wide_resnet50_2 |
| wide_resnet101_2 | densenet121 | densenet161 | densenet169 |
| densenet201 | vgg11 | vgg13 | vgg13_bn |
| vgg19 | vgg19_bn | vgg16 | vgg16_bn |
| inception_v3 | mobilenet_v2 | mobilenet_v3_small | mobilenet_v3_large |
| shufflenet_v2_x0_5 | shufflenet_v2_x1_0 | shufflenet_v2_x1_5 | shufflenet_v2_x2_0 |
| alexnet | googlenet | mnasnet0_5 | mnasnet1_0 |
| mnasnet1_3 | mnasnet0_75 | squeezenet1_0 | squeezenet1_1 |
损失函数
| - | - | - | - |
|---|---|---|---|
| mse | l1 | smooth_l1 | cross_entropy |
优化器
| - | - | - | - |
|---|---|---|---|
| SGD | ASGD | Adam | AdamW |
| Adamax | Adagrad | Adadelta | SparseAdam |
| LBFGS | Rprop | RMSprop |
安装教程
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pytorch>=1.5即可，其余库自行安装即可。
使用说明
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配置文件config/config.yaml
data_dir: "./data/" #数据集存放地址 train_rate: 0.8 #数据集划分，训练集比例 image_size: 128 #输入网络图像大小 net_type: "shufflenet_v2_x1_0" pretrained: True #是否添加预训练权重 batch_size: 4 #批次 init_lr: 0.01 #初始学习率 optimizer: 'Adam' #优化器 class_names: [ 'cat','dog' ] #你的类别名称，必须和data文件夹下的类别文件名一样 epochs: 10 #训练总轮次 loss_type: "mse" # mse / l1 / smooth_l1 / cross_entropy #损失函数 model_dir: "./shufflenet_v2_x1_0/weight/" #权重存放地址 log_dir: "./shufflenet_v2_x1_0/logs/" # tensorboard可视化文件存放地址
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模型训练
# 第一次训练 python train.py # 接着自己未训练完成的模型继续训练 python train.py --weights_path 模型保存路径
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模型推理
# 检测图片 python infer.py image --image_path 图片地址 # 检测视频 python infer.py video --video_path 图片地址 # 检测摄像头 python infer.pu camera --camera_id 摄像头id
参与贡献
B站地址：深度学习麋了鹿的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili
github地址：GitHub - qiaofengsheng/Pytorch-Image-Classifier-Collection: 支持多模型工程化的图像分类器
gitee地址：Pytorch-Image-Classifier-Collection: 支持多模型工程化的图像分类器
