Swin-Transformer图像识别项目实践：数据集构建至模型训练

资源摘要信息:"本资源为一个图像识别的完整项目，涵盖了从数据集获取、处理到使用Swin-Transformer模型进行训练和推理的整个流程。项目支持中文输出，并详细介绍了如何利用Swin-Transformer在图像识别领域进行实践应用。 具体步骤包括： 1. 利用脚本从网络上获取与特定关键词相关的图像数据。关键词的选取对于图像识别的准确性至关重要。 2. 对下载的图像进行预处理，包括检查图像是否损坏，并将数据集分为训练集和测试集。这一过程中需要编写代码来生成模型训练所需的固定格式数据。 3. 使用Swin-Transformer模型进行训练。用户无需更改模型的主体参数，只需调整学习率（lr）和训练周期（epochs）等超参数来优化训练效果。 4. 使用训练好的模型进行预测。预测脚本会自动处理指定文件夹下的所有图像文件。 在本项目的测试阶段，使用了包含钢铁侠、美国队长、雷神三个类别的图像数据集。训练数据集包含347张图像，测试数据集包含85张图像，模型在测试集上的准确率达到了0.91。 本资源的标签为'transformer'和'数据集'，这反映了项目的核心内容涉及深度学习中的Transformer模型和图像数据集的处理。 文件名称列表中仅提供了一个名称‘Swin_Transformer’，这意味着提供的压缩包可能包含了构建和训练模型所需的所有代码文件、数据集、模型权重以及相关的说明文档README文件。"