Python 猫咪图像分类：使用 ResNet 模型进行 12 类分类

本教程将指导您使用 Python 代码完成一个猫类图像分类项目，目标是将 12 类猫图片进行分类。

数据集:

• 训练集：/kaggle/input/cat111/cat_12_train/cat_12_train (包含 2115 张图片)
• 测试集：/kaggle/input/cat111/cat_12_test/cat_12_test (包含 240 张图片)
• 训练集图片路径文本文件：/kaggle/input/cat111/train_list.txt

步骤:

1. 数据加载与预处理：从 Kaggle 数据集加载猫图片，并进行尺寸调整、归一化等预处理操作。
2. 模型定义：使用 ResNet 模型作为分类器，您可以根据需要选择合适的 ResNet 变体。
3. 训练：将数据集分成 80% 的训练集和 20% 的验证集，使用训练集训练模型，并使用验证集评估模型性能。
4. 结果可视化：使用 Matplotlib 等工具将训练过程中的损失函数、准确率等指标进行可视化，并展示预测结果。
5. 预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，并输出预测结果到 CSV 文件。

注意： 本教程仅提供指导性框架，具体的代码实现需要您根据实际情况进行编写。