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lxztju/pytorch_classification
Jupyter Notebook利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码
pytorchimage-classificationdeploymentsvmknncnnlabel-smoothingdensenetresnextresnetflaskrandom-forest
Kennzahlen
Sterne-Wachstum
Sterne
1.5k
Forks
343
Wochenwachstum
—
Issues
40
5001k
Apr. 2020Apr. 2021Mai 2022Mai 2023Juni 2024Juli 2025Juli 2026
README
简介
基于torchision实现的pytorch图像分类功能。
近期更新
2022.11.05更新
- 新添加tensorrt c++的推理方案
2022.10.29更新，进行代码重构，基本的功能基本一致。
- 支持pytorch ddp的训练
- 支持c++ libtorch的模型推理
- 支持script脚本一键运行
- 添加日志模块
习惯之前版本的请看v1版本的代码：V1版本。
主要功能：
利用pytorch实现图像分类，基于torchision可以扩展使用densenet，resnext，mobilenet，efficientnet，swin transformer等图像分类网络
如果有用欢迎star
实现功能
- 基础功能利用pytorch实现图像分类
- 包含带有warmup的cosine学习率调整
- warmup的step学习率优调整
- 多模型融合预测，加权与投票融合
- 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1）
- c++ libtorch的模型部署
- 使用tta测试时增强进行预测（tag v1）
- 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1）
- 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。
- 可视化特征层
运行环境
- python3.7
- pytorch 1.8.1
- torchvision 0.9.1
- opencv(libtorch cpp推理使用， 版本3.4.6)（可选）
- libtorch cpp推理使用（可选）
快速开始
数据集形式
数据集的组织形式，参考sample_files/imgs/listfile.txt
训练 测试
修改run.sh中的参数，直接运行run.sh即可运行
主要修改的参数：
OUTPUT_PATH 模型保存和log文件的路径
TRAIN_LIST 训练数据集的list文件
VAL_LIST 测试集合的list文件
model_name 默认是resnet50
lr 学习率
epochs 训练总的epoch
batch-size batch的大小
j dataloader的num_workers的大小
num_classes 类别数
libtorch inference
代码存储在cpp_inference文件夹中。
利用cpp_inference/traced_model/trace_model.py将训练好的模型导出。
编译所需的opencv和libtorch代码到
cpp_inference/third_party_library编译
sh compile.sh
- 可执行文件测试
./bin/imgCls imgpath
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