基于掩码信息提取ROI子图并构建基于迁移学习的图像分类器

基于掩码信息提取ROI子图并构建基于迁移学习的图像分类器

在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务，它旨在将图像分为不同的预定义类别。迁移学习是一种常用的技术，可以利用预训练的深度学习模型来提高图像分类的性能。本文将介绍如何使用Python基于掩码信息提取ROI（感兴趣区域）子图，并利用迁移学习构建一个图像分类器。

首先，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们将使用PyTorch库来实现图像分类器，并使用torchvision模块来加载和处理图像数据。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import numpy as np