Gra_Dedign 渣渣毕业设计

遥感图像分类识别

##数据集：

NWPU-RESISC45部分图像

取5个场景

['海滩', '灌木丛', '沙漠', '森林', '草地']

划分数据集 train：val：test = 7：2：1

环境依赖

pytorch==1.1 or 1.0

tensorboard==1.8

tensorboardX

pillow

注意调低batch_size参数特别是像我这样的渣渣显卡

只需要指明数据集路径参数即可，就可以得到最终模型以及log、tensorboard_log了

train:开始训练

python train_resnet.py

数据集文件夹应为之下的目录结构应如下：

your data_dir/
       |->train
       |->val
       |->test
       |->ClassnameID.txt

#运行生成result.txt

python infer.py

渣渣cpu跑的验证集：

correct:697/704=0.9901

注：本毕设是改别人代码的，不是自己做的，唉，流下了渣渣的眼泪