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resnet50（ResNET50一般分多少个类）

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resnet50（ResNET50一般分多少个类）本文使用预训练的 Resnet50 网络对皮肤病图片进行二分类 基于 portch 框架 数据集说明 数据集存放目录为 used dataset 共 200 张图片 标签为 benign 良性 malignant 患病 数据集划分如下 代码目录介绍 args py 存放训练和测试所用的各种参数 mode 字段表示运行模式 train or test



本文使用预训练的Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类，基于portch框架。

数据集说明

数据集存放目录为： used_dataset , 共200张图片，标签为：benign(良性）、malignant(患病)。

数据集划分如下：

代码目录介绍

  • args.py 存放训练和测试所用的各种参数。 --mode字段表示运行模式：train or test. --model_path字段是训练模型的保存路径。 其余字段都有默认值。
  • create_dataset.py 该脚本是用来读json中的数据的，可以忽略。
  • data_gen.py 该脚本实现划分数据集以及数据增强和数据加载。
  • main.py 包含训练、评估和测试。
  • transform.py 实现图片增强。
  • utils.py 存放一些工具函数。
  • models/Res.py 是重写的ResNet各种类型的网络。
  • checkpoints 保存模型
 
  
main.py 脚本介绍
 
  
main()函数 实现模型的训练和评估
 
  
step1: 加载数据
 
  
 
  
step2: 构建模型
 
  
 
  
step3: 模型的训练和评估
 
  
 
  
train()函数 每个epoch下的模型训练过程
 
  
主要实现每个批次下梯度的反向传播，计算accuarcy 和 loss, 并更新，最后返回其均值。
 
  
 
  
val()函数 每个epoch下的模型评估过程
 
  
主要代码与train()函数一致，但没有梯度的计算，还有将model.train()改成model.eval()。
 
  
 
  
test()函数 模型的测试
 
  
 
  
 实验结果
 
  
 
  
 
  
今天的文章 
  resnet50（ResNET50一般分多少个类）分享到此就结束了，感谢您的阅读。 
  

                    


                    


                    

                        

                            

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