Zbreakzhong的博客

零废话，直接上数据集链接和代码

神经网络训练最怕的事情不是模型跑不起来，而是好不容易跑完训练之后发现模型过拟合了无法使用（血的教训），这里记录一下我自己最常用的避免过拟合的方法（并不是完全避免过拟合，只是提供了一种你可以判断是否过拟合的方式）。文章中会给出我自己编写的一个分类神经网络训练模板（GAN和目标检测的以后出），有需要的直接复制之后替换掉一些关键语句即可。下面直接上代码（我尽量都写上注释）！

能产生这三种数据的标注工具有很多，本文以最常用的labelme标注工具举例（labelme的安装此处略过，网上也有很多教程，大家可以根据自己的实际情况选择合适的安装教程）。例如此处，我的原图像都放在了data文件夹下，所有标注好的json类型文件都放到了result文件夹下，那么我们就将labelme提供的。的文件，这份文件可以帮助我们将标注好的json类型文件转为图像文件，将其复制到你需要转换json类型文件的文件夹。的文件夹，在该文件夹中有一份名为。文件放到同级目录下。...

前言由于最近项目的需要利用深度学习模型完成图像分类的任务，我的个人数据集比较简单因此选用VGG16深度学习模型，后期数据集增加之后会采用VGG19深度学习模型。目录1、VGG16网络2、训练以及需要注意的地方3、测试使用自己的模型进行图像分类正文1、VGG16网络废话不多说import torch.nn as nnclass Vgg16Net(nn.Module): def __init__(self): super(Vgg16Net, self).__ini