PaddleClas图像分类快速入门指南：30分钟上手实践

PaddleClas图像分类快速入门指南：30分钟上手实践

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

本文面向刚接触深度学习的新手用户，介绍如何使用PaddleClas进行图像分类任务的快速实践。通过本教程，您将学习到从环境配置到模型训练、预测的完整流程，适合具备基础Python语法知识并能阅读简单代码的学习者。

核心概念解析

在开始实践前，让我们先了解几个关键概念：

1. 数据集划分：

   • 训练集：用于模型训练，使模型学习识别不同类别特征
   • 验证集：训练过程中用于评估模型表现
   • 测试集：最终评估模型性能

2. 预训练模型： 在大型数据集上预先训练好的模型，可以帮助新任务更快收敛，特别适用于训练数据较少的情况。

3. 训练指标：

   • Epoch：完整遍历训练集一次
   • Loss：衡量预测值与真实值的差异
   • Top1/Top5准确率：预测结果中最高/前五概率是否包含正确类别

环境准备

确保已安装以下环境：

• Python 3.6+
• PaddlePaddle 2.0+
• PaddleClas

推荐使用conda创建虚拟环境：

conda create -n paddleclas python=3.7
conda activate paddleclas
pip install paddlepaddle paddleclas

数据准备

我们以flowers102花卉分类数据集为例：

1. 数据集结构：

flowers102/
├── jpg/            # 图像文件
├── train_list.txt  # 训练集列表
├── val_list.txt    # 验证集列表
└── flowers102_label_list.txt  # 标签映射文件

2. 数据示例：

jpg/image_00001.jpg 76
jpg/image_00002.jpg 76
...

模型训练实践

CPU训练示例

适合计算资源有限的场景，以轻量级模型ShuffleNetV2_x0_25为例：

python tools/train.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/new_user/ShuffleNetV2_x0_25.yaml \
    -o Global.device=cpu

关键参数说明：

• -c: 指定配置文件路径
• -o Global.device: 设置训练设备为CPU
• epochs: 训练轮数(建议至少40轮)

GPU训练示例

使用GPU可以训练更复杂的模型，如ResNet50_vd：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 使用第0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，准确率可从27%提升至94%以上，显著提高模型性能。

模型预测

训练完成后，可以使用训练好的模型进行预测：

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],
    "label_names": ["passion flower", "wild pansy", ...]
}

进阶建议

1. 数据增强：尝试修改配置文件中的数据增强策略
2. 模型调参：调整学习率、batch size等超参数
3. 自定义数据集：准备自己的数据集进行训练
4. 模型导出：将训练好的模型导出为部署格式

常见问题

Q: 训练过程loss不下降怎么办？ A: 可以尝试：

1. 检查学习率是否合适
2. 增加训练轮数
3. 使用预训练模型

Q: 预测结果不理想？ A: 建议：

1. 检查输入图像是否符合要求
2. 确认使用的模型与训练配置一致
3. 尝试更复杂的模型架构

通过本教程，您应该已经掌握了使用PaddleClas进行图像分类的基本流程。接下来可以尝试在自己的数据集上应用这些技术，或者探索PaddleClas提供的更多高级功能和模型。

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