Swin-Transformer图像分类实战：25类宝石识别与迁移学习

资源摘要信息:"本实战项目是关于使用Swin-Transformer网络对宝石图像进行分类的迁移学习实践。Swin-Transformer是一种基于Transformer的视觉网络架构，它通过多尺度特征表达和注意力机制实现了高效的图像特征提取。在本项目中，我们使用了Swin-Transformer的预训练版本作为基础，针对特定的25种宝石图像数据集进行了迁移学习。 宝石图像分类数据集包含了25种类别，每种类别大约有25至35张图片。数据集被分为训练集和测试集，其中训练集包含658张图片，测试集包含153张图片。这种划分确保了有足够的训练数据来训练模型，并且有足够的测试数据来验证模型的性能。在训练集和测试集中，同一类别的图片被分别存放在以该类别命名的子文件夹中。 项目介绍中提到了svit网络，这里的svit应该是指Swin-Transformer的一个版本或者参数配置。参数量为8676,8849，说明网络具有较大的参数规模，这有助于学习丰富的特征表示。在模型训练过程中，采用了cosine（余弦）学习率衰减策略，这是一种常见的优化技巧，可以使学习率随着训练的进行逐渐减小，从而在训练后期进行更精细的调整。模型在训练了10个epoch（即训练周期）后，在测试集上达到了88%的准确率，这是模型性能的一个重要指标。 在训练过程中，训练日志、loss曲线和精度曲线等被记录在run_results目录下，这些信息可以帮助开发者分析模型的训练过程，判断是否需要调整参数或训练策略。此外，训练好的权重文件也存放在此目录，可以直接用于预测或进一步的分析。 对于预测工作，项目提供了一个简单的脚本predict，用户只需要运行这个脚本，代码就会自动处理inference目录下的所有图片，并输出预测结果。预测结果会显示概率最高的三个类别，并将这些类别绘制在图片的左上角。这为用户提供了直观的图像分类结果展示。 最后，项目还提供了readme文件，这是为了方便其他开发者在训练自己的数据时能够快速上手。readme文件中包含了必要的信息，如分类类别的数量等，指导用户如何使用代码，并说明了代码会自动生成配置文件，无需用户手动修改。 整体来看，这个实战项目是深度学习、计算机视觉和迁移学习领域的一个典型应用案例，通过本项目，开发者不仅能够学习到如何使用Swin-Transformer进行图像分类任务，还能够了解到迁移学习在实际中的操作流程和技巧。"