基于ResNet的衣物识别代码

基于ResNet的衣物识别通常是深度学习领域的一个应用，使用了著名的Residual Network (ResNet)架构来进行图像分类任务。ResNet特别之处在于引入了残差块(residual blocks)，解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。

以下是一个简化的基于Python和PyTorch实现的ResNet衣物识别代码概述：

import torch
from torchvision import models, transforms

# 导入预训练的ResNet模型，比如ResNet50
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结所有层，防止在迁移学习中更新预训练权重
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 添加全连接层（根据需要调整类别数）
num_classes = len(your_labels)  # 假设your_labels是衣物类别的列表
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 定义数据预处理步骤
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 准备数据加载器
train_loader = ...  # 加载训练图片及其标签
test_loader = ...   # 加载测试图片及其标签

# 训练部分
optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 循环训练
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试部分
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total