Pytorch实现102类鲜花分类(102 Category Flower Dataset)

Pytorch实现102类鲜花分类(VGG19和ResNet152模型)

本文主要讲解该算法的实现过程，原理部分需读者自行研究，可以找一些论文之类的。

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实验环境

python3.6+pytorch1.2+cuda10.1

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数据集

102 Category Flower Dataset数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成

至于数据集我放个链接给大家，并且是划分好的数据集：https://download.youkuaiyun.com/download/ntntg/15535184?spm=1001.2014.3001.5503

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接下来是代码的实现过程

导入需要的库

import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as D
import torchvision
from torchvision import transforms
import time
import os
import matplotlib.pyplot as plt

数据加载

# 读取文件
train_path = pd.read_csv('E:/花卉分类考核项目/train.txt', sep=' ', names=['name', 'classes'])
test_path = pd.read_csv('E:/花卉分类考核项目/test.txt', sep=' ', names=['name', 'classes'])
valid_path = pd.read_csv('E:/花卉分类考核项目/valid.txt', sep=' ', names=['name', 'classes'])
# 数据增强
data_transforms = {
   
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomRotation(45),  # 随机旋转，-45到45度之间随机
        transforms.CenterCrop(224),  # 从中心开始裁剪
        transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 随机水平翻转 选择一个概率
        transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),  # 随机垂直翻转
        transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.1, saturation=0.1, hue=0.1),  # 参数1为亮度，参数2为对比度，参数3为饱和度，参数4为色相
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
                             [0.229, 0.224, 0.225])  # 均值，标准差
    ]),
    'valid': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
                             [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'test': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize