深度学习图像分类：Transformer与ResNet模型实战项目

资源摘要信息:"深度学习课设基于Transformer与Resnet CNN网络实现图像分类任务源码（含模型+项目说明）" 该资源是一个深度学习项目，旨在实现基于Transformer和ResNet CNN网络的图像分类任务。项目的源码、模型以及项目说明文档都被包含在内。根据提供的信息，该资源具有以下几个关键知识点： 1. **Transformer模型的使用**：Transformer模型最初用于自然语言处理领域，特别是机器翻译任务。它主要基于自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）来处理序列数据。近年来，Transformer模型被引入到计算机视觉领域，并被证明在处理图像数据时具有良好的性能。 2. **CeiT模型的应用**：CeiT是基于Transformer结构，结合了卷积神经网络（CNN）增强特征提取能力的模型。在本项目中，CeiT被用于对CIFAR100数据集进行图像分类。CIFAR100是由100个类别的60000张32x32彩色图像组成的常用数据集，用于测试图像识别系统的性能。 3. **ResNet CNN网络的应用**：ResNet（Residual Networks）是一种经典的深度卷积神经网络架构，它通过引入残差学习框架解决了深层网络训练难度的问题。在这个项目中，ResNet18模型被用作基线模型（baseline），用于对比评估CeiT模型的性能。 4. **深度学习图像分类任务**：图像分类是深度学习领域中的一个核心任务，涉及到将图像分配到不同的类别中。深度学习模型通过学习大量的带标签图像，能够识别和分类新的图像数据。 5. **项目说明和文档**：资源中包含项目说明文档，如"项目说明.md"和"项目必看.txt"等，这为用户提供了详细的项目背景、使用方法、运行步骤以及可能遇到的问题解答。 6. **代码运行与测试**：项目提供了用于训练和测试模型的Python脚本，分别是train.py和test.py。这些脚本支持命令行参数，允许用户通过简单配置来调整训练和测试过程。 7. **检查点和日志文件**：资源还包括了预训练的模型参数文件（checkpoint）和训练过程记录文件（log），这些文件对于研究和进一步的模型分析非常重要。 8. **跨领域的应用**：该项目不仅适用于计算机科学与技术专业的学生和教师，也适用于信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等相关领域的研究者和从业者。 9. **开源社区和问题反馈**：项目鼓励用户在使用过程中遇到问题或有建议时通过私信进行沟通。这体现了开源项目的精神，即通过社区的力量共同解决问题和改进项目。 10. **二次开发与DIY**：对于已经有一定基础的用户或者有兴趣深入研究的用户，该项目鼓励进行二次开发和自定义功能。这为高级用户提供了进一步深入学习和实践的机会。 11. **文件命名建议**：由于中文文件名可能导致系统解析错误，项目开发者建议用户在解压项目后不要使用中文命名文件和文件路径，而应该使用英文名，以确保项目的稳定运行。 总结来说，这是一个综合了深度学习多个前沿技术的图像分类项目，不仅包含模型实现，还包括了项目文档、训练和测试代码，以及预训练模型。其内容丰富，具有很高的实用性和学习价值，适合多个计算机相关专业的学习和研究使用。