根据下面代码完成以下内容：第四章 基于ResNet50的目标分类41本章方法阐述 411ResNet网络的改进 412变化的学习率策略 413本章最终确定的方案42实验方法与结果分析421学习率策略的选择422本章方案和其他一些算法的对比4243实验环境424数据来源与数据增强425评价标准426结果分析import osimport numpy as np# 数据列表写入txt文件def d

本代码实现了一个基于ResNet50的目标分类模型，其中包括数据预处理、数据集构建、模型搭建、模型训练和结果预测等步骤。具体实现包括：

1.数据预处理：使用PaddlePaddle的图像变换函数对图像进行预处理，包括尺寸变换、随机旋转、颜色抖动、中心裁剪和归一化等操作。

2.数据集构建：使用PaddlePaddle的Dataset和DataLoader构建训练集、验证集和测试集的数据集。

3.模型搭建：使用PaddlePaddle的resnet50模型搭建一个基于ResNet50的目标分类模型。

4.模型训练：使用PaddlePaddle的Model进行模型训练，包括优化器的选择、损失函数的选择、评价指标的选择等。

5.结果预测：使用PaddlePaddle的Model进行模型预测，得到分类结果，并将结果保存到csv文件中。

本代码还包括一些其他的辅助函数，如数据列表写入.txt文件、得到分类类别、得到图片名称等。