ResNet101在小麦叶片病害分类中的应用与迁移学习实践

资源摘要信息:"本实战项目是关于使用经典的卷积神经网络（CNN）架构ResNet进行迁移学习，以实现对7种小麦叶片病害的分类。项目中采用的网络模型是ResNet101，它是一种深度残差网络，其设计目的是为了便于训练更深的网络，从而提高图像识别等任务的准确性。本项目的核心在于利用预训练模型在大规模数据集（如ImageNet）上学习到的特征，将其迁移到特定的小麦叶片病害分类任务中。 项目包含完整的代码实现，使用Python编写，并且提供了相应的数据集。数据集涵盖了7种不同的小麦叶片病害，包括水泡和褐色斑点等。为了提高模型的泛化能力，训练过程中对数据集进行了随机裁剪和翻转的数据增强操作。 在训练方面，train.py脚本承担了核心功能，它首先会载入预训练的权重进行迁移学习。这意味着网络的初始化是基于在ImageNet数据集上预训练好的ResNet101模型，进而通过在特定的小麦叶片病害数据集上进行训练来调整模型参数。训练过程包括生成损失曲线、学习率衰减曲线和准确率曲线，这些曲线和训练日志会被保存在run_results文件夹中，方便研究和调试。 预测方面，predict.py脚本可以对指定文件夹下的图像进行病害分类预测，并在图像上标注出前三个预测类别及其概率。该过程不需要用户修改代码，只需要将待预测图像放入inference文件夹下即可。 标签中提到的“网络”、“CNN”、“迁移学习”和“分类”均是本项目的主要知识点。其中，“网络”指的是ResNet101模型架构；“CNN”指的是卷积神经网络，这是目前图像处理领域最常用的一种深度学习网络；“迁移学习”是机器学习中一种策略，通过迁移在大规模数据集上预训练好的模型到新的任务上，以减少新任务所需训练样本的数量并提高模型性能；“分类”指的是在本项目中，模型需要区分并识别不同种类的小麦叶片病害。 在项目文件中，提到的“压缩包子文件”可能是指包含了训练好的模型权重的压缩文件，文件名称为resnet34。这表明除了ResNet101模型之外，项目可能还包含了一个基于ResNet34架构的模型，尽管在描述中没有直接提及。ResNet34是一个较浅的版本，与ResNet101相比，它有更多的层次，但参数量和计算复杂度较低。"