背景
pytorch 进行图像分类的代码（从实例掌握 pytorch 进行图像分类）
数据
新增数据集下载链接：百度网盘 提取码：yae4 包含训练集、验证集、测试集A/B.
数据增强
data_aug.py 用于线下数据增强，支持的增强方式：
- 高斯噪声
- 亮度变化
- 左右翻转
- 上下翻转
- 色彩抖动
- 对比度变化
- 锐度变化
注：对比度增强在可视化后，主观感觉特征更明显了，如果做了对比度增强，在测试集的时候最好也做一下。
比赛地址（已失效）：农作物病害检测
成绩：线上 0.8805，线下0.875，由于划分存在随机性，可能复现会出现波动。
main.py 中的test函数已经修正，执行后在 ./submit/中会得到提交格式的 json 文件。依赖中的 pytorch 版本请保持一致，不然可能会有一些小 BUG。
python3.6 pytorch0.4.1
首先说明，使用的数据为官方更新后的数据，并做了一个统计分析（下文会给出），最后决定删除第 44 类和第 45 类。 并且由于数据分布的原因，将 train 和 val 数据集合并后，采用随机划分。
数据增强方式：
- RandomRotation(30)
- RandomHorizontalFlip()
- RandomVerticalFlip()
- RandomAffine(45)
图片尺寸选择了320。
模型目前就尝试了 resnet50。
详情在 config.py 中
- 第一步：将测试集图片复制到
data/test/下 - 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到
data/temp/images/下，将两个json文件放到data/temp/labels/下 - 执行 move.py 文件
- 执行 main.py 进行训练
训练集
验证集
