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@yang-guowei
134f6dbcd7
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1 year ago | |
|---|---|---|
| README.md | 1 year ago | |
| efficientnetb0.pth | 1 year ago | |
| model.py | 1 year ago | |
| my_dataset.py | 1 year ago | |
| predict.py | 1 year ago | |
| requirements.txt | 1 year ago | |
| train.py | 1 year ago | |
| trans_weights_to_pytorch.py | 1 year ago | |
| utils.py | 1 year ago | |
README.md
代码使用简介
- 下载好数据集，代码中默认使用的是花分类数据集，下载地址: https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz,
如果下载不了的话可以通过百度云链接下载: https://pan.baidu.com/s/1QLCTA4sXnQAw_yvxPj9szg 提取码:58p0 - 在
train.py脚本中将--data-path设置成解压后的flower_photos文件夹绝对路径 - 下载预训练权重，根据自己使用的模型下载对应预训练权重: https://pan.baidu.com/s/1ouX0UmjCsmSx3ZrqXbowjw 密码: 090i
- 在
train.py脚本中将--weights参数设成下载好的预训练权重路径 - 设置好数据集的路径
--data-path以及预训练权重的路径--weights就能使用train.py脚本开始训练了(训练过程中会自动生成class_indices.json文件) - 在
predict.py脚本中导入和训练脚本中同样的模型，并将model_weight_path设置成训练好的模型权重路径(默认保存在weights文件夹下) - 在
predict.py脚本中将img_path设置成你自己需要预测的图片绝对路径 - 设置好权重路径
model_weight_path和预测的图片路径img_path就能使用predict.py脚本进行预测了 - 如果要使用自己的数据集，请按照花分类数据集的文件结构进行摆放(即一个类别对应一个文件夹)，并且将训练以及预测脚本中的
num_classes设置成你自己数据的类别数