PaddlePaddle2.0 图像分类

最新推荐文章于 2025-06-07 09:24:11 发布

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最新推荐文章于 2025-06-07 09:24:11 发布 · 653 阅读

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#paddlepaddle #深度学习

本文介绍了使用PaddlePaddle2.0进行图像分类的任务流程，包括数据预处理、数据集划分、模型定义及高阶API训练，同时讲解了训练过程的可视化方法。

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PaddlePaddle2.0 图像分类

本文是「飞桨领航团图像分类速成营」的学习笔记，课程质量很高，有需要的同学可以去看看，课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/11939?directly=1&shared=1

课程的安排还是挺紧凑的，文章写的比较仓促，后期有更多经验后一定重新写一篇更好的。

1. 完成图像分类任务的流程

数据EDA （Pandas、Matplotlib）

对于图像分类任务，我们通常首先应该统计出每个类别的数量，查看训练集的数据分布情况。通过数据分布情况分析赛题，形成解题思路。（洞察数据的本质很重要。）
数据预处理（OpenCV、PIL、Pandas、Numpy、Scikit-Learn）
根据赛题任务定义好读取方法，即Dataset和Dataloader（PaddlePaddle2.0）
选择一个图像分类模型进行训练（PaddlePaddle2.0）
对测试集进行测试并提交结果（PaddlePaddle2.0、Pandas）

2. 数据预处理

Compose实现将用于数据集预处理的接口以列表的方式进行组合。

 # 定义数据预处理
 data_transforms = T.Compose([
     T.Resize(size=(224, 224)),
     T.RandomHorizontalFlip(224),
     T.RandomVerticalFlip(224),
     T.Transpose(),    # HWC -> CHW
     T.Normalize(
         mean=[0, 0, 0],        # 归一化
         std=[255, 255, 255],
         to_rgb=True)    
 ])

3. 数据集划分

 # 构建Dataset
 class MyDataset(paddle.io.Dataset):
     """
     步骤一：继承paddle.io.Dataset类

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