PaddleClas图像分类快速入门指南：30分钟掌握深度学习分类任务-优快云博客

PaddleClas图像分类快速入门指南：30分钟掌握深度学习分类任务

PaddleClas A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleClas

前言

图像分类作为计算机视觉的基础任务，在工业界和学术界都有着广泛的应用。本文将基于PaddleClas框架，带领初学者快速上手图像分类任务。通过本教程，你将学会如何准备数据、训练模型并进行预测，整个过程仅需30分钟即可完成。

核心概念解析

在开始实践前，我们先了解几个关键概念：

数据集划分：
- 训练集：用于模型训练，占总数据约70%
- 验证集：用于调参和模型选择，约15%
- 测试集：用于最终评估，约15%
预训练模型：像ImageNet这样的大规模数据集训练好的模型，可以作为我们任务的起点，显著提升小数据集上的表现。
评估指标：
- Top-1准确率：预测概率最高的类别是否正确
- Top-5准确率：预测概率前五的类别中是否包含正确答案

环境准备

建议使用Python 3.6+环境，并安装以下依赖：

PaddlePaddle 2.0+
OpenCV
tqdm（进度条显示）

可以通过简单的pip命令完成安装：

pip install paddlepaddle opencv-python tqdm

数据准备实战

我们以flowers102花卉分类数据集为例：

数据集包含102类花卉图像
图像存放在jpg子目录中
标签文件包含图像路径与类别ID的映射关系

数据集结构示例：

flowers102/
├── jpg/
│   ├── image_00001.jpg
│   ├── image_00002.jpg
│   └── ...
├── train_list.txt
├── val_list.txt
└── flowers102_label_list.txt

模型训练详解

CPU训练方案

对于计算资源有限的用户，推荐使用轻量级模型ShuffleNetV2_x0_25：

python tools/train.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/new_user/ShuffleNetV2_x0_25.yaml

关键参数说明：

-c: 指定配置文件路径
epochs: 训练轮数，建议设置为40以获得更好效果
learning_rate: 初始学习率，影响模型收敛速度

GPU加速训练

如果有GPU设备，可以使用更强大的ResNet50_vd模型：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 指定使用第一块GPU
python tools/train.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/ResNet50_vd.yaml \
    -o Arch.pretrained=True

使用预训练模型后，准确率通常能从30%左右提升到90%以上，效果显著。

模型预测实践

训练完成后，可以使用以下命令进行单张图像预测：

python tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/ResNet50_vd.yaml \
    -o Infer.infer_imgs=dataset/flowers102/jpg/image_00001.jpg \
    -o Global.pretrained_model=output/ResNet50_vd/best_model

预测结果示例：

[
    {
        'class_ids': [76, 51, 37, 33, 9],
        'scores': [0.99998, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
        'file_name': 'dataset/flowers102/jpg/image_00001.jpg',
        'label_names': ['passion flower', 'wild pansy', ...]
    }
]

输出结果包含：