Vision Transformer鸟类图像分类：数据和代码分享

最新推荐文章于 2024-04-04 12:54:13 发布
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文章标签： transformer 分类 深度学习 机器学习-深度学习
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本文分享了如何使用Vision Transformer进行鸟类图像分类，包括数据集的准备（如CUB-200-2011）和PyTorch实现的代码示例，指导读者根据自己的数据集调整并训练模型，以实现鸟类图像的深度学习分类。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

鸟类图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，而Vision Transformer（ViT）是近年来备受关注的深度学习模型之一。本文将分享一份详细的数据和代码，帮助您使用Vision Transformer对鸟类图像进行分类。

首先，我们需要准备数据集。您可以使用任何包含鸟类图像的数据集，例如CUB-200-2011、Birdsnap或Stanford Cars等。确保您的数据集包含多个类别的鸟类图像，并将其划分为训练集和测试集。

接下来，我们将使用Python和PyTorch库来实现Vision Transformer模型。请确保您已经安装了相应的库。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torch
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