Swin-Transformer图像分类实战：30种猫类图像分类与迁移学习

资源摘要信息:"本项目介绍了一个基于Swin-Transformer网络的图像分类实战项目，专注于使用30种小猫种类的图像数据集进行迁移学习。该网络结构的参数量大约为8千万。项目包含了完整的代码实现、所需的图像数据集以及训练完成后的权重文件，可以直接运行。 【Swin-Transformer网络】 Swin-Transformer是一种基于Transformer的视觉模型，它通过引入层次化的Transformer结构实现了高效的图像处理能力。Transformer最初在自然语言处理领域取得巨大成功，Swin-Transformer将这一概念应用于计算机视觉领域。它通过将图像分割成多个非重叠的小区域（称为窗口）来逐个处理，以此减少计算复杂度。Swin-Transformer在多个图像识别任务中都表现出色，并且支持不同尺度的图像特征提取。 【迁移学习】 迁移学习是一种机器学习方法，它通过将在一个任务上获得的知识应用到另一个相关任务上来提高学习效率和模型性能。在本项目中，Swin-Transformer网络首先在ImageNet数据集上进行了预训练，之后将预训练的权重迁移到30种小猫图像分类任务上。这种迁移学习方式能够加速收敛过程，并且通常能够提升在新数据集上的分类精度。 【数据集】 数据集包含了30种不同的小猫种类的图像，分别标记为classes0、classes1等。为了提高模型的泛化能力，数据集通常会经过一系列的数据增强操作，如随机裁剪和翻转，以模拟不同的图像变化。 【训练过程】 项目的训练部分由train.py脚本负责执行，它执行以下主要功能： 1. 数据增强：在训练过程中，数据集图像会经历随机裁剪、翻转等操作来增加数据多样性。 2. 迁移学习：网络初始化时会自动加载在ImageNet数据集上预训练的权重，这有助于模型更快地适应新的图像分类任务。 3. 输出维度设定：训练脚本会根据数据集的类别自动生成json文件，并据此设定网络输出层的维度，省略了手动定义输出channel的步骤。 4. 结果记录：训练完成后，会生成训练集的loss曲线、学习率衰减曲线、测试集的精度曲线和混淆矩阵等，这些信息被保存在run_results文件夹中。 【预测过程】 预测功能由predict.py脚本提供，它允许用户将待预测的图像放入inference文件夹。脚本会自动处理文件夹中的所有图像，并在每张图像的左上角标注出最大的前三个预测类别及其相应的概率值。此过程不需要修改代码。 【项目性能】 尽管本项目仅训练了10个epoch，但已经达到0.86的训练集准确率。这表明通过增加训练的轮次（epoch），有进一步提高网络精度的潜力。 【相关标签】 网络：指Swin-Transformer网络结构。 网络Transformer：与Swin-Transformer网络相关的Transformer技术。 数据集：指用于训练和测试模型的图像数据。 迁移学习：指在本项目中应用的从ImageNet数据集到30种小猫图像分类任务的知识迁移。 【项目文件】 压缩包子文件名列表中的"swin项目"指的是包含了所有项目相关文件的压缩包。解压后，用户将获得包括网络代码、数据集、训练和预测脚本以及训练好的模型权重等在内的完整项目文件。"