特征提取:使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建二维CNN模型,并在训练集上进行特征提取。可以参考以下代码: importtorch importtorch.nnasnn classCNNModel(nn.Module): def__init__(self): super(CNNModel,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=3,stride=1...
cnn + svm 代码存在于cnn_ml.py中, 利用训练好的cnn特征提取器,将得到的特征保存为pkl文件,然后训练svm分类器, 并将分类器模型保存,然后读取预测 主要需要修改的就是根据不同模型的输出特征向量的大小在cnn_ml.py中修改NB_features对应的大小 flask云端部署 将训练存储好的权重文件,存储在flask_deployment文件夹中...
添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类。 更新添加了模型蒸馏的的训练方法 运行环境 python3.7 pytorch 1.1 torchvision 0.3.0 代码仓库的使用 数据集形式 原始数据集存储形式为,同个类别的图像存储在同一个文件夹下,所有类别的图像存储在一个主文件夹...
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码。 实现功能: 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api...
主要需要修改的就是根据不同模型的输出特征向量的大小在cnn_ml.py中修改NB_features对应的大小 flask云端部署 将训练存储好的权重文件,存储在flask_deployment文件夹中 然后修改server.py中路径运行即可利用client.py进行调用About 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征...
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码 - stducc/pytorch_classification