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pytorch图像识别,入门深度学习第一个项目

pytorch图像识别,入门深度学习第一个项目

文章使用pytorch框架,ResNet网络搭建模型

项目链接:https://github.com/whyandwhatandhow/ResNet_bee_or_ants.git

github:git@github.com:whyandwhatandhow/ResNet_bee_or_ants.git

ResNet_bee_or_ants

使用resnet识别蚂蚁还是蜜蜂

模型训练结果:

https://i-blog.csdnimg.cn/direct/761dd4bf5a9d4249aad461d9c7bcf71e.png

预测结果(部分):

使用设备: cpu
类别: [‘ants’, ‘bees’]
开始测试,总共有 3 个批次…
批次 1/3: 准确率=0.7969, 样本数=64
样本 1: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 2: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 3: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 4: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 5: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
批次 2/3: 准确率=0.7188, 样本数=64
样本 1: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 2: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 3: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
样本 4: 标签=ants(0), 预测=bees(1) ✗
样本 5: 标签=ants(0), 预测=ants(0) ✓
批次 3/3: 准确率=0.7200, 样本数=25
样本 1: 标签=bees(1), 预测=bees(1) ✓
样本 2: 标签=bees(1), 预测=bees(1) ✓
样本 3: 标签=bees(1), 预测=bees(1) ✓
样本 4: 标签=bees(1), 预测=bees(1) ✓
样本 5: 标签=bees(1), 预测=ants(0) ✗
=== 测试完成 ===
总测试样本数: 153
测试准确率: 0.7516
正确预测数: 115.0
错误预测数: 38.0
进程已结束,退出代码为 0

识别错误案例:
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4c99dcf113a1453d97d0c64ffaa0edac.png

可视化检测:
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5b57486178ad4cf68093467578f26aea.png