【图像识别的深度学习】利用fastai进行Caltech101数据集的多分类处理

简介：
本项目运用fastai库对Caltech101数据集进行深入的图像识别研究，实现高效准确的多分类任务处理，探索深度学习在图像识别领域的应用潜力。 本资源使用基于Pytorch的FastAI库，并采用ResNet预训练模型及包含101个类别的Caltech101图像数据集进行训练，成功构建了一个高准确率的多分类深度学习模型，能够对这一类别丰富的图像数据库实现精准识别。该方案以简洁高效的代码著称，同时利用GPU加速训练过程（当然也可以选择CPU模式执行任务），系统会自动检测并配置相应的硬件环境。 首先，在正式开始之前需要进行数据预处理工作；接着是对深度学习模型的训练环节，并将其保存为pkl格式文件；最后一步是使用该模型对测试集中的图像类别做出准确预测。对于运行所需的具体环境设置，建议安装Python3.8.17版本及其相关依赖包（具体命令如下所示）：conda/pip install -r requirements.txt。 整个项目流程可以通过jupyter-lab或jupyter-notebook平台进行操作与执行。