EfficientNetV2猫科动物图像识别实战指南

资源摘要信息: "本项目是使用EfficientNetV2模型进行猫科动物图像分类的实战项目，目标是识别10种不同的猫科动物，具体包括非洲豹、雪豹、狮子、老虎等。项目包含完整的代码、数据集以及训练好的权重文件，用户可以无需额外准备即可运行项目。项目总大小为78MB，其中训练集包含2339张图片，测试集包含50张图片，分为10个类别。 EfficientNetV2是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），在图像分类领域表现出色。与传统的CNN相比，EfficientNetV2通过优化模型结构和训练方法，实现了更高的准确率和更低的参数量，其参数量大约为四百万左右。网络的训练采用了cos学习率自动衰减策略，通过训练50个epoch达到测试集86%的最高精度。用户可以通过调整epoch数量来尝试提高模型精度。 在本项目中，训练好的模型权重文件、训练日志以及loss和精度曲线等结果文件被保存在run_results目录下。此外，预测功能被设计为只需运行predict脚本，代码会自动处理inference目录下的所有图片，并将概率最高的三个类别显示在图片左上角。 用户在训练自己的数据集时，可以参考readme文件进行操作，该文件会指导用户如何进行必要的设置，例如分类的类别数等，而无需更改代码本身。这一特性使得项目对于初学者和专业人士都非常友好，可以快速地应用于新的图像识别任务中。 标签中提及的“网络”，指的是本项目所使用的EfficientNetV2模型；“CNN”是卷积神经网络的缩写，是深度学习中用于图像处理的一种重要网络结构；“分类”是指将输入数据分为不同类别的任务；“动物识别”则是本项目具体的应用场景，使用CNN模型对猫科动物图像进行识别。"