classification-pytorch: A Python repository from bubbliiiing

Classification：分类模型在Pytorch当中的实现

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2022-03:进行了大幅度的更新，支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整。
BiliBili视频中的原仓库地址为：https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorch/tree/bilibili

2021-01:仓库创建，支持模型训练，大量的注释，多个可调整参数。支持top1-top5的准确度评价。

所需环境

pytorch == 1.2.0

文件下载

训练所需的预训练权重都可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/18Ze7YMvM5GpbTlekYO8bcA
提取码: 5wym

训练所用的示例猫狗数据集也可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1hYBNG0TnGIeWw1-SwkzqpA
提取码: ass8

训练步骤

datasets文件夹下存放的图片分为两部分，train里面是训练图片，test里面是测试图片。
在训练之前需要首先准备好数据集，在train或者test文件里里面创建不同的文件夹，每个文件夹的名称为对应的类别名称，文件夹下面的图片为这个类的图片。文件格式可参考如下：

|-datasets
    |-train
        |-cat
            |-123.jpg
            |-234.jpg
        |-dog
            |-345.jpg
            |-456.jpg
        |-...
    |-test
        |-cat
            |-567.jpg
            |-678.jpg
        |-dog
            |-789.jpg
            |-890.jpg
        |-...

在准备好数据集后，需要在根目录运行txt_annotation.py生成训练所需的cls_train.txt，运行前需要修改其中的classes，将其修改成自己需要分的类。
之后修改model_data文件夹下的cls_classes.txt，使其也对应自己需要分的类。
在train.py里面调整自己要选择的网络和权重后，就可以开始训练了！

预测步骤

a、使用预训练权重

下载完库后解压，model_data已经存在一个训练好的猫狗模型mobilenet025_catvsdog.h5，运行predict.py，输入

img/cat.jpg

b、使用自己训练的权重

按照训练步骤训练。
在classification.py文件里面，在如下部分修改model_path、classes_path、backbone和alpha使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类，backbone对应使用的主干特征提取网络，alpha是当使用mobilenet的alpha值。

_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"    : 'model_data/mobilenet_catvsdog.pth',
    "classes_path"  : 'model_data/cls_classes.txt',
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   输入的图片大小
    #--------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"   : [224, 224],
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   所用模型种类：
    #   mobilenet、resnet50、vgg16是常用的分类网络
    #   cspdarknet53用于示例如何使用mini_imagenet训练自己的预训练权重
    #--------------------------------------------------------------------#
    "backbone"      : 'mobilenet',
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"          : True
}

运行predict.py，输入

img/cat.jpg

评估步骤

datasets文件夹下存放的图片分为两部分，train里面是训练图片，test里面是测试图片，在评估的时候，我们使用的是test文件夹里面的图片。
在评估之前需要首先准备好数据集，在train或者test文件里里面创建不同的文件夹，每个文件夹的名称为对应的类别名称，文件夹下面的图片为这个类的图片。文件格式可参考如下：

|-datasets
    |-train
        |-cat
            |-123.jpg
            |-234.jpg
        |-dog
            |-345.jpg
            |-456.jpg
        |-...
    |-test
        |-cat
            |-567.jpg
            |-678.jpg
        |-dog
            |-789.jpg
            |-890.jpg
        |-...

在准备好数据集后，需要在根目录运行txt_annotation.py生成评估所需的cls_test.txt，运行前需要修改其中的classes，将其修改成自己需要分的类。
之后在classification.py文件里面修改如下部分model_path、classes_path、backbone和alpha使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类，backbone对应使用的主干特征提取网络，alpha是当使用mobilenet的alpha值。

_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"    : 'model_data/mobilenet_catvsdog.pth',
    "classes_path"  : 'model_data/cls_classes.txt',
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   输入的图片大小
    #--------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"   : [224, 224],
    #--------------------------------------------------------------------#
    #   所用模型种类：
    #   mobilenet、resnet50、vgg16是常用的分类网络
    #   cspdarknet53用于示例如何使用mini_imagenet训练自己的预训练权重
    #--------------------------------------------------------------------#
    "backbone"      : 'mobilenet',
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"          : True
}

运行eval_top1.py和eval_top5.py来进行模型准确率评估。

Reference

https://github.com/keras-team/keras-applications

bubbliiiing/classification-pytorch