基于PyTorch的Python深度学习车型识别系统源码及使用指南

简介：
本项目提供了一个利用PyTorch构建的深度学习模型，专门用于车辆类型识别。文档中详细介绍了如何安装、运行该系统的代码以及参数调整方法。适合研究和开发人员参考使用。 Python基于Pytorch的深度学习车型识别系统源码及使用说明主要包括五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。 1. 启动器是项目的入口，通过设置启动参数可以实现灵活多样的启动方式。 2. 数据集对于任何深度学习模型的训练都是必不可少的。为了适应多种类型的数据集，我们设计了一种通用结构来返回数据，并便于网络模型加载和处理。 3. 系统采用残差网络（ResNet-34）作为基础架构，并提供了其他几种不同规模的版本：Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。这些不同的结构通过快捷连接大幅减少了参数数量，降低了内存使用量。