基于Swin-Transformer的迁移学习在花卉数据集上的分类应用

简介：
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。