EfficientNet实战：小麦叶片病害图像分类项目

资源摘要信息:"本实战项目主要介绍了使用经典轻量级CNN网络之一的EfficientNet来对小麦叶片病害进行图像分类。EfficientNet模型以其高效的网络架构设计和参数量相对较少的优点，被广泛应用于各种图像分类任务。本项目的目标是实现对7种小麦叶片病害的自动识别，这包括水泡、褐色斑点等类别。项目提供了完整的代码、数据集和训练好的权重文件，方便用户直接运行并进行预测。 项目数据集包含两个主要部分：训练集和测试集。训练集由16,149张图片组成，分为7个类别，每种类别的图片存放在各自命名的子文件夹中；测试集包含678张图片，同样按照类别分文件夹存放。整个项目总大小为241MB，为确保模型训练效果，使用了EfficientNet v2版本进行实验。 EfficientNet模型参数量约为四百万左右，这一数量对于深度学习模型来说相对较小，这对于需要在计算资源有限的情况下部署模型的场合尤其有利。在网络训练阶段，作者采用了cos函数作为学习率衰减策略，并设置了5个训练周期（epoch）。最终，模型在测试集上达到了81.5%的分类精度，显示出较好的性能。此外，在run_results目录下，用户可以找到保存的最佳权重文件，以及相关的训练日志、损失（loss）和精度曲线等信息，这些都有助于对模型训练过程和效果进行详细分析。 在实际预测应用时，用户只需运行predict.py脚本，代码会自动对指定目录（inference）下的所有图片进行推理，并将预测结果中概率最高的前三个类别绘制在每张图片的左上角。这使得模型的实际应用变得十分方便和直观。 对于想要训练自己数据的用户，项目中附带了readme文件，其中详细说明了相关步骤和操作指南。用户无需改动代码，即可根据自己的分类类别数自动生成相应的配置文件，例如类别个数等，从而使得整个过程简单明了。 总的来说，本项目是一个高质量的实践案例，不仅为图像分类任务提供了实用的工具和资源，同时也为深度学习爱好者和研究者提供了一个优秀的模型实例和开发参考。"