Places365 开源项目指南

最新推荐文章于 2024-08-13 08:05:34 发布

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Places365 开源项目指南

places365项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pla/places365

一、项目介绍

简介

Places365是基于场景识别的深度学习模型，它利用大规模图像数据集训练，能够对输入图片进行精确的场景分类。该模型由MIT CSAIL开发，采用了不同的卷积神经网络架构，包括AlexNet, GoogleNet, VGG16, ResNet等。

数据集说明

Places365数据库分为两个版本：Places365-Standard 和 Places365-Challenge。标准版包含了大约180万张图像，覆盖了365种不同场景；挑战版则在此基础上增加了额外的620万张图片，总计约800万张图像用于训练更复杂的模型。

二、项目快速启动

准备环境

确保你的机器上已安装Python及其相关依赖库，例如Numpy, Scipy等。此外，你需要PyTorch或Caffe框架来加载预训练模型并运行推理。

安装依赖

pip install numpy scipy Pillow torchvision

下载与配置

从GitHub克隆项目仓库到本地。

git clone https://github.com/metalbubble/places365.git
cd places365

然后，下载预训练的模型权重文件，可以参考deploy目录下的.prototxt文件中的模型架构描述以及对应的.caffemodel或.pt文件路径。

示例代码

以下是一段基于PyTorch的示例代码，演示如何加载模型并对一张图片进行预测：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import io
import requests

model = torch.load('path/to/model.pt') # 加载预训练模型
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

image_url = 'http://placehold.it/224'
response = requests.get(image_url)
img_pil = Image.open(io.BytesIO(response.content))
input_tensor = preprocess(img_pil)

output = model(input_tensor.unsqueeze(0))

_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print(f"Predicted class: {predicted.item()}")