Swin-Transformer实战：迁移学习实现五种水果图像分类

资源摘要信息:"Swin-Transformer 图像分类网络实战项目：5种常见水果图像分类数据集（迁移学习）" 知识点： 1. Swin-Transformer网络：Swin-Transformer是一种基于Transformer的图像处理网络，其参数量约为8676,8849左右。它是一种高效的图像分类模型，其核心思想是将传统的Transformer模型应用到图像处理领域。 2. 迁移学习：迁移学习是一种机器学习方法，它利用一个问题的知识来解决另一个相关问题。在这个项目中，使用了在imagenet上的预训练权重进行迁移学习，提高了模型的训练效率和精度。 3. 数据集：本项目使用的是五分类的水果数据集，包括苹果、香蕉、葡萄、橙子和梨。这些数据集通过随机裁剪、翻转等数据增广方式来增强模型的泛化能力。 4. 训练过程：训练过程中，网络会自动载入在imagenet上的预训练权重进行迁移学习，并且训练脚本会自动生成数据集类别的 json 文件，通过json文件自动设定网络的输出维度。训练完成后，会生成训练集的loss曲线、学习率衰减曲线、测试集的accuracy曲线以及训练日志，保存在run_results文件内。 5. 预测过程：预测时，只需要将待预测的图像放在inference文件夹下，代码会自动将该文件下所有的图像进行预测，并在原图像左上角写入最大的前三个类别和概率，无需更改任何代码。 6. 训练结果：本项目训练了10个epoch，准确率为0.99，显示出Swin-Transformer模型在图像分类任务中的高效性和准确性。 7. Transformer：Transformer是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据。它是基于自注意力机制的，能够捕捉序列内的长距离依赖关系，因此在自然语言处理、图像处理等领域有广泛的应用。 8. 数据增广：数据增广是一种提高模型泛化能力的方法，通过对原始数据进行各种变换（如旋转、裁剪、翻转等）来生成新的数据，增加模型的训练样本，从而提高模型的泛化能力。 9. json文件：json是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在本项目中，通过json文件自动设定网络的输出维度。 10. 迁移学习：迁移学习是一种机器学习方法，它利用一个问题的知识来解决另一个相关问题。在这个项目中，使用了在imagenet上的预训练权重进行迁移学习，提高了模型的训练效率和精度。