基于迁移学习的DenseNet图像分类研究项目

简介：
本项目致力于利用迁移学习技术优化DenseNet模型在图像分类任务中的性能，通过复用预训练网络参数，提升小规模数据集上的分类准确率。 内容概要：本项目基于迁移学习的DenseNet169 对花数据集进行分类网络训练。自定义数据集使用非常简单，只需按照README文件中的要求摆放好数据即可自动开始训练过程，无需更改train和predict脚本参数。系统会根据图像目录结构自行计算类别数量，并且在训练过程中加载ImageNet 22K的预训练权重。 项目还包括了对模型性能的评估，在训练集与测试集中分别记录损失值（loss）及准确度（accuracy），并在完成训练后，使用最佳权重文件来生成混淆矩阵、精确度和召回率等重要指标。此外，用户可以根据任务需求调整深度学习中的超参数设置；而对于初学者而言，则只需配置好环境并运行train、predict脚本即可。 通过此项目可以掌握DenseNet网络的搭建方法以及完整的深度学习训练流程，并了解如何计算混淆矩阵、损失值及召回率等指标。同时，还能学会绘制cosine衰减的学习率曲线，观察模型在训练集和测试集上的表现情况。 该项目以pytorch框架为基础构建了分类任务所需的深度神经网络模型。代码风格简洁清晰且文件夹结构合理方便阅读理解；既能够快速应用于个人数据集中也支持根据具体需求对源码进行修改调整。