二分掌柜的

flyfish

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YOLOv5 分类模型的加载

YOLOv5 分类模型 数据集加载 2。能够切片处理数据集，例如通过索引7得到。得到图像对象和对应的标签索引。

flyfish top1 top5

可以使用structural_similarity、peak_signal_noise_ratio 、mean_squared_error对比。YOLOv5 分类模型 OpenCV和PyTorch两者实现预处理的差异。这里使用mean_squared_error。这样OpenCV和PIL返回的是相同的数据。PyTorch封装了PIL库。PyTorch推荐做法是。简单对比下两者的使用方法。的情况下，图像缩放大小是。使用了双线性插值和抗锯齿。训练和部署使用相同的输入。PyTorch中使用。

数据集的加载 python实现，不使用torch库。样本中一个是图像文件的绝对路径，后面的是标签。YOLOv5 分类模型 数据集加载。将标签索引和标签内容对应。是类别名字也是文件夹名字。

YOLOv5 分类模型 预处理 非PyTroch实现flyfish主要是 替换 classify_transforms 分类模型的 4块预处理。

YOLOv5 分类模型的验证 val。推理3次 一共是21张图像为例。pred是模型输出结果的模拟数据。使用Python Numpy实现。结果 输出top1和top5。targets是标签数据。correct和acc。

flyfish ToTensor Normalize

整个代码简化成如下代码(511, 306, 3) H,W,C顺序torch.Size([3, 224, 224]) 经过transforms后torch.Size([1, 3, 224, 224]) 通过unsqueeze扩展增加一维,最后是NCHW的维度进入模型图像经过了如下变换最重要的是这两个。

YOLOv5 分类模型的后处理flyfish。

之前的处理方式是类别名字是文件夹名字，类别ID是按照文件夹名字的字母顺序。现在是类别名字是文件夹名字，按照文件列表名字顺序 例如。YOLOv5 分类模型 数据集加载 3 自定义类别。n02086240 类别ID是0。n02087394 类别ID是1。

文本代码是按照标签，即文件夹名字排序的，pred和target都是一一对应的，与Yolov5 6.2 原版相同。YOLOv5 分类模型 Top 1和Top 5 指标实现。Yolov5 6.2 原版输出。

YOLOv5 分类模型 预处理 OpenCV实现flyfish。

损失函数采用了交叉熵损失CrossEntropyLoss。分类 - 鸢尾花 分类模型的训练。优化器采用了Adam。

config.py 主要是配置 例如配置模型的输入输出，模型的保存路径，数据文件的路径等。dataset.py 主要是操作数据集，例如表格数据的读取，切分训练集，测试集等。evaluator.py 当模型训练完成，加载模型文件进行测试。分类 - 鸢尾花 分类模型完整代码及架构说明。trainner.py 封装模型的训练和验证。checkpoint训练好的模型就存在这里。分类框架 pytorch实现。utils.py 日志操作。main.py 执行命令。可以测试多种神经网络模型。文末有完整的源码地址。

一个one-hot向量是一个整数向量，但只有一个是1，其余的都是零。分类 - 鸢尾花数据集标签转换为one-hot向量形式。在【分类 - 鸢尾花数据集加载】文中标签是。这样y就是one-hot vector。此文是把标签形式变为。

可以根据预测结果和csv文件中的标签结果进行比对或者绘图等。经过torch.max和torch.cat之后。分类 - 鸢尾花 分类模型的测试。从文件中加载模型文件进行推理。解释torch.max。

当采用【分类 - 鸢尾花数据集加载】加载数据集之后，对数据集进行切分。可以采用sklearn库的train_test_split进行切分。分类 - 鸢尾花数据集切分训练集和测试集。

输入维度：有多少个特征列 本例中表格数据有4列表示特征，最后一列表示类别。此处使用时input_dim=4，output_dim=3。隐藏层也可以增加几层试试 或者更改激活函数试试。如果要使用其他数据集，代码就更改为灵活一点。输出维度：一共分了多少个类别，此处是3。分类 - 鸢尾花 定义神经网络模型。输入维度和输出维度作为参数。

分类 - 鸢尾花数据集加载。

3个品种类别是Setosa、Versicolour、Virginica，样本数量150个，每类50个。这份数据集年代久远，R.A Fisher在1936年发表的文章中被使用。鸢尾花（iris）数据集，它共有4个属性列和一个品种类别列。鸢尾花（iris）数据集介绍（ 鸢【音：yuān】）sepal length（萼片长度）、petal length（花瓣长度）、petal width （花瓣宽度），sepal width（萼片宽度）、可视化显示 只绘制点，不绘制线。