场景分类：运用多种深度学习模型对全球各地的场景进行分类

简介：
本项目采用先进深度学习技术，旨在精准分类全球各类场景。通过训练多样化模型，我们能有效识别并归类不同地区的视觉信息，为研究和应用提供强大支持。 场景分类项目主要涉及图像分类。目标是使用深度神经网络将全球场景分为六种可能的类别之一。这项技术的应用范围广泛，包括在智能手机中组织照片以及通过旅游业规划促进国家经济增长等。 数据集采用的是Kaggle提供的英特尔图像分类数据集，包含25,000张图片，其中17,000张被标记为6类：建筑物、森林、冰川、山脉、海洋和街道。我们使用训练集中的一部分对模型进行训练，并预测测试集中图片的类别。 本项目实验了自定义训练模型与预训练模型，并比较分析所有模型的性能表现。关于如何运行代码的具体说明如下： - data_prep.py: 该文件允许加载数据。 - vgg16.py, vgg19.py, res.py, inception.py 和 inceptionRes.py: 这五个文件使用经过预训练的网络，但不进行数据扩充。 - aug_plots.py: 此文件绘制所选图片的数据增强方式。