基于vgg16进行迁移学习服装分类

已于 2023-04-05 13:06:54 修改
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分类专栏： PyTorch深度学习项目实战100例 文章标签： 深度学习 迁移学习 分类 人工智能 pytorch
于 2022-10-08 06:00:00 首次发布
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本文档介绍了如何使用PyTorch和vgg16模型进行服装图像的迁移学习分类。通过100次迭代，模型在服装数据集上的分类准确率达到了95%。数据集包含5000多张图片，20个类别。在训练过程中，首先介绍了vgg16的特点和结构，然后详细说明了模型训练过程。

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前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

  • 平台：Windows10
  • 语言环境：python3.7
  • 编译器：PyCharm
  • PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于vgg16进行迁移学习服装分类

本项目在研究服装图像分类过程中，借助人工智能算法的优势，开展基于深度神经网络的图像分类实验。借助vgg-16模型进行迁移学习，经迭代100次后分类准确率达到95% 。

在这里插入图片描述

二、数据集介绍

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基于VGG16的迁移学习在服装分类中的应用
VnReact的博客
09-22 208
本文将介绍如何使用基于VGG16的迁移学习进行服装分类，并提供相应的源代码。由于VGG16模型的输入大小为224x224，与Fashion-MNIST数据集的图像大小28x28不一致，因此我们需要调整图像大小并将其归一化。我们可以通过加载预训练的VGG16模型，并根据自己的需求进行微调，从而构建高效准确的服装分类模型。例如，我们可以使用Fashion-MNIST数据集，该数据集包含10个不同类别的服装图像。在训练过程完成后，我们可以对模型进行评估，并预测新的服装图像。接下来，我们需要编译模型并进行训练。
基于 VGG16 进行迁移学习的服装分类
走向CTO的路上...
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通过 VGG16 进行迁移学习，在服装分类等特定任务上能显著提高模型的开发效率和性能。其易用性和强大的特征提取能力使其成为许多计算机视觉项目的首选。
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VGG16是深度学习领域中一个标志性的卷积神经网络（CNN）模型，其名称源于开发团队所在地牛津大学的视觉几何小组（Visual Geometry Group）和模型中使用了16层网络结构。VGG16因其设计简洁和在多个视觉识别任务中取得的优异性能而广受欢迎。在2014年发表的论文中，该模型首次亮相，其结构主要由多层的卷积层和池化层堆叠而成，最后通过全连接层输出分类结果。VGG16模型的提出标志着深度学习在图像识别领域的又一次飞跃，为后续复杂模型的设计奠定了基础。
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在本文中，我们向您展示如何训练VGG19以识别人们的穿着。
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import random from imutils import paths from keras.optimizers import SGD from keras_preprocessing.image import load_img, img_to_array from tensorflow.python.keras.utils import get_file import gzip import numpy as np import keras from keras.datasets import
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对于使用PyTorch的VGG16进行迁移学习的服装检索，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入必要的库和模块： ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models ``` 2. 加载预训练的VGG16模型，并修改最后一层全连接层： ```python vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) # 冻结VGG16的所有参数 for param in vgg16.parameters(): param.requires_grad = False # 修改最后一层全连接层 num_features = vgg16.classifier[6].in_features vgg16.classifier[6] = nn.Linear(num_features, num_classes) ``` 其中，`num_classes`是您要分类的服装类别数量。 3. 定义损失函数和优化器： ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(vgg16.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) ``` 4. 加载数据集并进行数据增强等预处理操作。 5. 训练模型： ```python for epoch in range(num_epochs): for images, labels in dataloader: # 将数据传入模型进行前向传播 outputs = vgg16(images) # 计算损失 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 6. 进行模型评估和预测。 这只是一个简单的示例，您还可以根据实际情况进行调整和改进。希望对您有所帮助！
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