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   -> 人工智能 -> 【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于MnasNet实现垃圾分类任务 | 第47例 -> 正文阅读

[人工智能]【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于MnasNet实现垃圾分类任务 | 第47例

前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ?

?? 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

?? 项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】


一、基于MnasNet实现垃圾分类任务

该任务是基于PyTorch框架完成的,深度学习中从头开始训练一个模型非常耗时耗力,因此我们经常采用的一种方法是:在一些经常用的数据集如OpenImage、ImageNet、VOC、COCO上采用已经预训练好的模型,做一些微调,来提升模型的效果,称为Fine Tune。

本实验以MnasNet + 垃圾分类数据集为例,主要介绍如何使用PyTorch在CPU/GPU平台上进行Fine-Tune。

所以本项目在研究垃圾分类过程中,借助人工智能算法的优势,开展基于深度神经网络的图像分类实验。借助MnasNet模型进行迁移学习,经迭代100次后分类准确率达到90.54%。

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加:2022-11-05 00:28:48  更:2022-11-05 00:29:27 
 
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