pytorch_classification：基于PyTorch的图像分类完整解决方案
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简介
pytorch_classification 是一个基于 PyTorch 实现的图像分类项目，包含了从数据预处理、模型训练、模型预测、模型融合、模型部署等一系列完整的代码实现。本项目支持多种流行的图像分类网络结构，如密集网、ResNeXt、MobileNet、EfficientNet、ResNet 等，并可通过 torchvision 进行扩展，支持更多分类算法。
功能特点
- 多种网络结构支持：内置了多种图像分类网络结构，可根据需求选择和扩展。
- 学习率调整：实现了带有 warmup 的 cosine 学习率调整和 step 学习率优调整。
- 模型融合预测：支持多模型融合预测，包括修正与投票融合策略。
- 云端API部署：使用 Flask 实现模型的云端API部署。
- 测试时增强（TTA）：增加了 TTA 测试时增强的预测支持。
- 标签平滑：添加了 label smooth 的 PyTorch 实现。
- 特征提取与分类：支持使用 CNN 提取特征，并使用 SVM、RF、MLP、KN 等算法进行分类。
- 模型蒸馏：支持模型蒸馏技术。
使用说明
- 克隆或下载本项目。
- 根据项目需求配置环境，安装 PyTorch 等相关依赖库。
- 参考项目目录和代码注释，进行相应的数据预处理和模型训练等操作。
- 根据需要，调整模型结构、学习率等参数，优化模型性能。
- 使用本项目提供的功能，实现图像分类任务。
注意事项
- 请确保在合适的环境下使用本项目，遵循相关法律法规。
- 项目中涉及的模型和算法仅供学习和研究使用，未经允许不得用于商业用途。
作者
本项目由一群热爱深度学习和图像处理技术的开发者共同维护，旨在为广大研究人员和开发者提供便利。
本项目代码遵循开源协议，您可以自由地使用和修改代码，但请遵守协议规定。如有任何问题和建议，请通过项目内的交流渠道进行反馈。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
