CoAtNet实战：使用CoAtNet对植物幼苗进行分类(pytorch)

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CoAtNet_demo

│

├─data

│ └─train

│ ├─Black-grass

│ ├─Charlock

│ ├─Cleavers

│ ├─Common Chickweed

│ ├─Common wheat

│ ├─Fat Hen

│ ├─Loose Silky-bent

│ ├─Maize

│ ├─Scentless Mayweed

│ ├─Shepherds Purse

│ ├─Small-flowered Cranesbill

│ └─Sugar beet

├─dataset

│ └─dataset.py

└─models

│ └─coatnet.py

│

└─train.py

│

└─test.py

数据集

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数据集选用植物幼苗分类，总共12类。数据集连接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1TOLSNj9JE4-MFhU0Yv8TNQ

提取码：syng

在工程的根目录新建data文件夹，获取数据集后，将trian和test解压放到data文件夹下面，如下图：

安装库，并导入需要的库

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