基于PyTorch和ResNet-101的图像识别系统搭建教程

本教程将教你如何使用强大的ResNet-101网络和PyTorch框架构建一个图像识别系统。

**代码示例：**pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torchvision.transforms as transformsfrom torchvision.models import resnet101

加载ResNet-101模型model = resnet101(pretrained=True)model.eval()

加载预训练模型的参数 (可选)# model.load_state_dict(torch.load('resnet101_weights.pth'))

定义预处理操作preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])

定义标签映射labels = ['class1', 'class2', 'class3', 'class4', 'class5']

定义图像识别函数def recognize_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') image_tensor = preprocess(image) image_tensor = torch.unsqueeze(image_tensor, 0)

with torch.no_grad():        outputs = model(image_tensor)        _, predicted = torch.max(outputs, 1)        label = labels[predicted.item()]    return label

调用图像识别函数进行预测image_path = 'test.jpg' # 替换为你的测试图像路径predicted_label = recognize_image(image_path)print('预测结果:', predicted_label)

代码解析：

加载预训练模型: 我们加载了预训练的ResNet-101模型，并将其设置为评估模式。2. 预处理: 定义了预处理操作，包括图像大小调整、转换为张量和归一化。3. 标签映射: 定义了一个标签列表，用于将模型输出映射到类别标签。4. 图像识别函数: recognize_image()函数接收图像路径，预处理图像，使用模型进行预测，并返回预测的类别标签。5. 预测: 调用recognize_image()函数对测试图像进行预测，并打印结果。

自定义训练:

你可以使用自己的数据集对模型进行微调，以获得更高的准确率。 * 取消注释代码中加载预训练权重的部分，并使用你自己的权重文件。* 将labels列表替换为你的类别标签列表。

总结:

本教程提供了一个简单的图像识别系统示例。你可以根据自己的需求，修改代码以适应不同的应用场景，例如目标检测、图像分割等。