Swin-Transformer实现小猫品种图像分类项目

资源摘要信息:"Swin-Transformer图像分类网络实战项目：20常见小猫种图像分类数据集（迁移学习）" 本项目是一个结合Swin-Transformer网络和迁移学习技术的图像分类实战项目，旨在对一个包含20种常见小猫品种的图像数据集进行分类识别。该项目不仅提供了完整的代码实现，还包含了相应的数据集和训练好的模型权重文件，方便用户进行即插即用的学习与测试。 Swin-Transformer是一种基于Transformer的图像识别网络架构，其名称中的“Swin”代表“Shifted Windows”，强调了网络在处理图像时采用的局部窗口变换操作，这使得网络能够捕捉到图像中不同尺度的特征。Swin-Transformer网络拥有大约8000万的参数量，是当前图像处理领域较为先进的模型之一。 项目中所使用的数据集详细列出了20种常见小猫品种，包括但不限于布偶猫、波斯猫、蓝猫、橘猫等。这些数据集经过精心挑选和整理，用于训练网络模型以区分不同品种的猫。 在训练过程中，项目采用了数据增强技术，如随机裁剪和图像翻转，这些技术能够有效增加数据多样性，减少过拟合，提高模型的泛化能力。网络初始化时，项目自动加载了在ImageNet数据集上预训练的权重，并通过迁移学习的方式在新的数据集上进行训练，这样可以显著缩短训练时间并提高收敛速度。 训练脚本train.py具有高度的自动化和用户友好性，它不仅可以自动设置网络的输出维度，还可以生成训练过程中的loss曲线、学习率衰减曲线、测试集的accuracy曲线和训练日志。这些结果将被保存在run_results文件夹中，便于用户分析和评估模型性能。 预测脚本predict.py则允许用户不需要修改任何代码，只需要将待预测的图像放入指定的inference文件夹下，代码会自动对所有图像进行分类，并在图像左上角标注出预测结果的前三个最可能的类别及其对应概率。 根据项目描述，该项目已经完成了100个训练周期（epoch），在这个过程中网络的准确率达到了0.84。值得注意的是，通过增加训练周期的数量，网络的精度有望进一步提高。 项目相关的标签包括“网络”、“网络transformer”、“数据集”和“迁移学习”，这些标签准确地概括了项目的核心内容和技术要点。 至于压缩包子文件的文件名称列表中仅包含“swin-transformer”，这可能意味着文件中包含的是项目的核心代码或网络架构文件。用户在解压缩后应能找到详细的代码文件、数据集和模型权重文件等资源。