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基于Swin-Transformer的图像分类项目实践：利用30种水果数据集进行迁移学习

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简介：
本项目运用Swin-Transformer模型，在包含30种水果的数据集上实施迁移学习，专注于提升图像分类精度与效率。 本项目基于Swin-Transformer网络进行迁移学习，在一个包含30种水果图像分类的数据集上进行了训练（包括芒果、葡萄、苦瓜、荔枝）。该项目提供了完整的代码、数据集以及经过10个epoch训练后的权重文件，可以直接运行。 【网络】使用了参数量为8千万左右的Swin-Transformer。 【数据集】包含30种水果图像分类的数据集。 【训练(train.py)】 1. 在训练过程中对数据进行随机裁剪、翻转等增强操作。 2. 网络初始化时自动加载在ImageNet上的预训练权重，以实现迁移学习的效果。 3. 训练脚本会自动生成包含类别信息的json文件，并根据该文件设置网络输出维度。完成训练后，会在run_results目录下生成包括训练集loss曲线、学习率衰减曲线和测试集准确度曲线在内的多种结果图表以及详细的训练日志。 【预测(predict.py)】只需将待预测图像放置在inference文件夹内，代码会自动对这些图片进行分类，并在每张图的左上角标注出前三类及其概率值。无需做任何额外配置或修改代码即可实现这一功能。 经过10个epoch训练后，模型准确率达到98.52%。增加更多的训练轮次可以进一步提高网络精度。

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  • 基于Swin-Transformer的图像分类项目实践：利用30种水果数据集进行迁移学习
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    本项目运用Swin-Transformer模型，在包含30种水果的数据集上实施迁移学习，专注于提升图像分类精度与效率。 本项目基于Swin-Transformer网络进行迁移学习，在一个包含30种水果图像分类的数据集上进行了训练（包括芒果、葡萄、苦瓜、荔枝）。该项目提供了完整的代码、数据集以及经过10个epoch训练后的权重文件，可以直接运行。 【网络】使用了参数量为8千万左右的Swin-Transformer。 【数据集】包含30种水果图像分类的数据集。 【训练(train.py)】 1. 在训练过程中对数据进行随机裁剪、翻转等增强操作。 2. 网络初始化时自动加载在ImageNet上的预训练权重，以实现迁移学习的效果。 3. 训练脚本会自动生成包含类别信息的json文件，并根据该文件设置网络输出维度。完成训练后，会在run_results目录下生成包括训练集loss曲线、学习率衰减曲线和测试集准确度曲线在内的多种结果图表以及详细的训练日志。 【预测(predict.py)】只需将待预测图像放置在inference文件夹内，代码会自动对这些图片进行分类，并在每张图的左上角标注出前三类及其概率值。无需做任何额外配置或修改代码即可实现这一功能。 经过10个epoch训练后，模型准确率达到98.52%。增加更多的训练轮次可以进一步提高网络精度。
     
  • 基于Swin-Transformer网络的迁移学习在水果数据集五分类图像识别项目的应用
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    本项目采用Swin-Transformer网络进行迁移学习，在水果图像数据集中实现了高效的五分类识别。通过优化模型参数，显著提升了图像分类精度和效率。 本项目基于Swin-Transformer迁移学习的图像分类模型已经开发完成，并可以直接运行。数据集包含五类水果（哈密瓜、胡萝卜、樱桃、黄瓜和西瓜），共有1849张训练图片及387张预测图片。在进行网络训练时，采用了cos 学习率自动衰减策略，并进行了50个epoch的训练周期。最终模型在测试集中取得了高达93%的精度表现。 如果有意使用自己的数据集来重新训练该模型，请查阅README文件以获取更多相关信息和指导。
     
  • 基于Swin-Transformer网络的草药数据集五分类图像识别迁移学习项目
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    本项目采用Swin-Transformer网络进行草药图像的五分类任务，通过迁移学习技术优化模型在特定草药数据集上的表现，实现高效精准的图像识别。 本项目基于Swin-Transformer迁移学习进行图像分类，可以直接运行。数据集包含12种水果类别（百合、党参、枸杞、槐花、金银草），共有696张训练图片和206张预测图片。在模型训练过程中采用了cos 学习率自动衰减策略，并进行了50个epoch的迭代训练。最终，该模型在测试集上的表现最佳时达到了99%的精度水平。 如果需要使用自己的数据集进行训练，请参考README文件中的相关说明。
     
  • 基于Swin-Transformer的迁移学习在花卉数据集上的分类应用
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    本研究采用Swin-Transformer模型，并运用迁移学习技术，在花卉图像数据集中实现了高效的分类应用，提升了分类准确率。 内容概要：基于迁移学习的Swin-Transformer 对花数据集进行分类网络的设计与实现。使用自定义的数据集非常简单，只需按照README文件中的指示摆放好相关文件即可自动训练模型，无需更改train和predict脚本的参数设置。代码能够根据图像数量自动计算分类类别数，并会加载ImageNet 22k预训练权重以提升初始性能。 在训练过程中，网络会在训练集与测试集上分别计算损失值及准确率等指标，并记录loss和accuracy曲线。完成训练后，模型将使用最优的权重文件来评估包括混淆矩阵、精确度和召回率在内的各种性能指标。 本项目适合有深度学习背景的专业人士进行任务定制化设置（如调整超参数），同时也非常适合初学者直接配置环境并运行train及predict脚本来快速上手。通过该项目的学习，读者可以掌握Swin-Transformer网络架构的构建方法、全流程的深度学习训练步骤以及如何计算混淆矩阵、loss和recall等重要指标。 推荐阅读建议：此资源基于Pytorch框架搭建，并采用简洁明了的代码风格与清晰的文件夹结构方便用户理解。除了用于快速扩展到其他数据集外，本项目还支持根据特定需求修改现有代码或重写部分功能模块以满足不同研究需要。
     
  • 利用Swin Transformer进行自定义数据集的图像分类
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    本项目采用先进的Swin Transformer模型，针对特定需求优化并训练于个性化数据集上，以实现高效的图像分类任务。 使用的数据集共有5种类别，采用Swin-T预训练模型进行训练。
     
  • 30种水果的图像分类数据集
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    本数据集包含三十类常见水果的高清图片，旨在促进水果识别技术的研究与应用，适用于图像分类和机器学习模型训练。 在人工智能领域内，图像识别与分类是重要的研究方向之一，在农业、食品业以及日常生活智能化方面有着广泛的应用价值。本段落将详细介绍一个专为深度学习模型设计的“30类水果图像分类数据集”，并探讨如何利用这个数据集进行高效的图像分类任务。 该数据集中包含了30种不同的水果类型，每一种都有多张不同视角和光照条件下的图片，这样的多样性有助于训练模型识别出各种特征，提高其准确性。这些水果可能包括但不限于苹果、香蕉、橙子、樱桃等常见品种以及柠檬、石榴、猕猴桃等特色水果。 深度学习模型的训练是此数据集的主要用途之一。尤其在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）表现出色。通过多层卷积和池化操作，这种类型的神经网络可以从原始图片中提取出多层次特征，并且对于图像识别特别有效。利用这个包含30种水果的数据集，我们可以构建一个基于CNN的模型，在经过充分训练后能够准确地对新的水果图片进行分类。 标签如“水果图像 分类 数据集 30类 深度学习”为我们指明了关键要素：这是一项关于图像识别的任务，需要将新输入的图像归入正确的类别；数据集中有30个不同的种类，模型需学会区分这些不同类型的水果；我们将采用深度神经网络的方法来完成这项任务。 在实际操作中，“fruit30_split”的概念可能表示对整个数据集进行合理划分。通常情况下我们会将其分为训练集、验证集和测试集三部分：训练用来构建初始的机器学习模型，验证用于调整参数以避免过度拟合问题，并且最后使用未见过的数据作为测试来评估最终性能。 具体操作步骤如下： 1. 数据预处理：包括但不限于清洗图片（如尺寸统一化）、去除噪声以及归一化像素值等； 2. 构建深度神经网络模型，可以选择像VGG、ResNet或Inception这样的现有架构，也可以根据需求设计新的结构； 3. 利用训练集进行模型的初步训练，并通过反向传播算法优化损失函数来改进性能； 4. 在验证集中评估模型的表现并调整超参数以提高准确率； 5. 最后使用测试集对完成训练后的模型进行全面评价。 “30类水果图像分类数据集”为深度学习的研究提供了丰富的素材，无论是学术研究还是实际应用都具有极高的价值。通过合理的训练和优化过程，我们可以开发出能够识别多种类型水果的智能系统，在自动化采摘、果实鉴定及市场分拣等领域提供支持。
     
  • 利用PyTorch进行迁移学习的图像分类实现
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    本项目采用PyTorch框架，通过迁移学习技术，实现高效的图像分类模型训练。基于预训练模型，调整网络结构以适应特定任务，提高模型性能和泛化能力。 使用PyTorch实现基于迁移学习的图像分类代码，并在猫狗数据集上进行训练和预测。可以参考相关教程来完成这一任务。数据集可以从Kaggle下载。
     
  • 经典CNN网络中的ResNet图像分类应用：8种水果的迁移学习项目
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    本项目利用经典的CNN架构并引入ResNet技术，进行深度迁移学习，专注于八种常见水果的图像识别与分类，旨在提升模型在小样本情况下的泛化能力。 基于ResNet101网络的水果分类迁移学习项目包含代码、数据集及训练好的权重文件，可直接运行。 该项目总大小为498MB，并涵盖八种水果类别：苹果、香蕉、樱桃、火龙果、芒果、橘子、菠萝和木瓜。每个类别的图像数量在200到300张之间。下载并解压后，您会看到训练集（共2220张图片）与测试集（550张图片）。其中，“data-train”文件夹包含用于模型训练的各类水果图像；“data-test”则存放用于验证模型性能的图像。 在训练过程中采用了cosine学习率自动衰减策略，经过10个epoch的训练后，在测试集上达到了93%的最佳精度。若需进一步提升准确度，则可增加epoch数量进行更多次迭代。“run_results”文件夹中保存了最佳权重、日志及损失和精确度曲线等数据。 对于预测任务，请直接运行“predict”脚本，该代码会自动处理inference目录下的所有图像，并在左上角标注前三个概率最高的类别。 若要使用自定义的数据集训练模型，请参阅项目中的README文档以获取更多指导信息。
     
  • 基于Swin Transformer的图像分类实现
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    本项目采用先进的Swin Transformer架构进行图像分类任务，旨在探索其在计算机视觉领域的应用潜力及优越性能。 Swin Transformer 实现的图像分类完整代码可以拿走即用，路径都是相对路径无需改动，并且自带预训练权重和数据集。如果有任何疑问欢迎交流讨论。这份代码非常适合参加比赛项目或作为毕业设计使用。