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深度学习和计算机视觉：实现图像分类

news 2025/7/9 7:35:46

深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了革命性的进展。从图像分类到对象检测，再到图像分割和生成，深度学习模型在这些任务中都展现出了卓越的性能。本篇文章将介绍如何使用深度学习进行图像分类，这是计算机视觉中的一个基础任务。

计算机视觉与深度学习

计算机视觉是人工智能的一个分支，它使计算机能够理解和解释视觉信息。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经成为计算机视觉任务的强大工具。CNN能够自动从图像中学习特征，这在传统的计算机视觉方法中是一项复杂且耗时的工作。

图像分类简介

图像分类是将图像分配到预定义类别的任务。例如，一个图像分类模型可能会识别图像中的物体是猫、狗还是汽车。这是许多高级计算机视觉任务的基础，如对象检测和图像分割。

数据集介绍

在图像分类任务中，常用的数据集是CIFAR-10，它包含了10个类别的60,000张32x32彩色图像。每个类别有6,000张图像。

环境准备

确保你已经安装了PyTorch和torchvision。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

构建模型

我们将构建一个简单的CNN模型来进行图像分类。

导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

定义数据预处理

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

加载数据集

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

定义CNN模型

class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)self.fc2 = nn.Linear(120, 84)self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)x = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)return xnet = Net()

定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

训练模型

训练过程

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple timesrunning_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels = dataoptimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batchesprint(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] loss: {running_loss / 2000:.3f}')running_loss = 0.0print('Finished Training')

测试模型

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataoutputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}%')