ViT模型分类菠萝成熟度研究与代码实现

资源摘要信息:"本资源为Vision Transformer（ViT）网络在分类8种不同成熟阶段的菠萝的研究项目，包含数据集、代码和训练结果。项目的核心使用了ViT模型，这是一种基于Transformer架构的深度学习模型，最初用于处理自然语言处理任务，但因其强大的特征提取能力，近年来也被成功应用于计算机视觉任务。 一、数据集和模型 数据集由8种不同成熟度的菠萝图像组成，分别代表了未熟、半熟和成熟的分类。这8种分类构成了一个复杂的图像识别问题，因为同一品种的菠萝在不同成熟阶段的外观差异可能非常细微，对模型的区分能力提出了较高要求。 二、网络训练过程 为了训练模型，对图像数据进行了预处理，包括随机裁剪和中心裁剪等方法，以增强模型对图像的泛化能力。网络初始化阶段，项目代码自动载入了ViT官方的预训练权重。这是由于Transformer模型在没有预训练的情况下收敛较慢，效果通常较差。使用预训练权重可以加速收敛过程，并提升最终的分类性能。 三、训练脚本train.py train.py脚本是项目中用于训练模型的主要工具。它会自动创建一个JSON文件来记录数据集中的类别信息，用户无需手动定义。训练过程完成后，会输出包括训练集和测试集的loss、accuracy，并将这些信息的曲线图保存至run_results文件夹内。此外，还会计算出训练集和测试集的混淆矩阵，并输出相关性能指标，如召回率、特异度和F1值等。 四、预测脚本predict.py 预测阶段由predict.py脚本负责。用户只需要将待预测的菠萝图像放置在inference文件夹下，代码将自动处理文件夹中所有的图像，并将识别结果以及相应的概率值显示在图像的左上角。预测结果将展示概率最高的前三个类别。 五、自定义训练 如果需要使用自己的数据集进行训练，项目提供了README文件，其中包含有详细的步骤和指南，可以帮助用户了解如何准备和配置自己的数据集，以适应项目框架。 六、训练结果和评估 本项目在测试时使用了20个epoch（一个epoch代表一次完整数据集的遍历），最终的准确率为0.81，表明模型尚未完全收敛。为提高精度，建议增加训练的轮次，直到网络性能不再显著提升为止。 七、项目标签 该项目的标签为“网络”、“Transformer”、“数据集”和“软件/插件”，指明了项目的主要技术范畴和应用领域。 八、文件压缩包 资源的文件压缩包名称为“vision_transformer”，其中应包含所有项目文件，包括数据集、训练和预测代码、训练结果和相关的文档说明。"