resnet害虫识别

使用ResNet实现害虫图像识别
数据准备
对于害虫图像识别的任务，数据集的质量至关重要。通常情况下，需要收集大量的害虫图片作为训练样本，并对其进行标注。这些图片应该覆盖不同种类的害虫以及不同的环境条件下的拍摄情况。
模型构建
ResNet（残差网络）因其优秀的性能被广泛应用于各种图像分类任务中。这里可以选择 ResNet 的变体之一——ResNet152 来搭建模型架构[^1]。该版本具有更深的层数，在复杂模式的学习上表现更佳。
import torchvision.models as models
model = models.resnet152(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes 是害虫类别数量
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训练策略
考虑到可能存在过拟合的风险，采用一些正则化方法如 dropout 或者 L2 正则化是有益处的。另外，为了防止训练过程中陷入局部极小值，可以考虑引入余弦退火衰减机制调整学习率[^4]：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=len(train_loader))
for epoch in range(epochs):
scheduler.step()
train_model(model, criterion, optimizer, dataloaders['train'])
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测试评估
完成训练之后，应当在一个独立于训练集的数据子集上来验证模型的效果。这有助于了解模型的真实泛化能力并据此做出必要的改进措施。