Caltech-256是一个对象识别数据集,包含30607幅不同大小的真实图像,跨越257个类别(256个对象类别和一个额外的杂波类别)。每个类至少由80个图像表示。该数据集是Caltech101数据集的超集。 选择合适的神经网络模型,设计并实现图片分类模型。给我步骤及完整代码
时间: 2024-02-09 16:10:22 浏览: 35
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,我们需要导入必要的库,包括PyTorch和相关的torchvision库:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
```
接下来,我们可以定义一些超参数,例如学习率和批处理大小:
```python
learning_rate = 0.001
batch_size = 128
num_epochs = 10
```
然后,我们可以下载和准备Caltech-256数据集:
```python
train_dataset = torchvision.datasets.Caltech256(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = torchvision.datasets.Caltech256(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
```
接下来,我们可以定义我们的模型。这里我们选择使用ResNet-18作为我们的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 256)
```
注意,我们将ResNet-18的最后一层全连接层替换为256个输出。这是因为Caltech-256数据集有256个类别。
接下来,我们可以定义损失函数和优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
然后我们可以开始训练模型:
```python
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.cuda()
labels = labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if (i+1) % 100 == 0:
print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_dataset)//batch_size, loss.item()))
```
最后,我们可以测试我们的模型并计算测试准确率:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
images = images.cuda()
labels = labels.cuda()
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Test Accuracy of the model on the {} test images: {} %'.format(len(test_dataset), 100 * correct / total))
```
这就是完整的代码,用于训练和测试一个ResNet-18模型,以对Caltech-256数据集进行图像分类。