目录
1.数据集准备
1.1收集途径：
1.2 数据标注
1.3 数据划分
2.数据预处理
2.1 图像大小调整
2.2 数据增强（可选）
2.3 标准化
3.模型训练与验证
3.1 数据加载
3.2 训练及验证
4.模型测试
收集大量的图像数据，包括各个类别的图像，确保每个类别都有足够的样本量。
- 公共数据集（如ImageNet、CIFAR-10）
- 自行采集（通过网络爬虫、摄像头等）
- 商业数据集（购买或许可使用）
- 确保每张图像都已标注，即图像所属的类别。
- 方式：通过手动标注或使用标注工具进行半自动标注。
机器学习数据集分类及作用 训练集70-80%模型训练验证集10-15%调参和验证模型性能，避免过拟合测试集10-15%最终评估模型的泛化性能
将所有图像调整为相同大小，通常是224x224像素，这是ResNet-50的输入大小要求。
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在训练集中进行数据增强，以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
常见的方法：
- 随机裁剪
- 水平翻转
- 颜色抖动
- 旋转
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对图像数据进行标准化，使其具有相同的均值和标准差。
使用PyTorch的DataLoader将数据加载到模型中。
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1.模型训练：在训练集上训练ResNet-50模型
- 损失函数：选择适合的损失函数，如交叉熵损失函数，用于分类任务。
- 优化器：选择优化算法，如Adam、SGD等，用于更新模型权重。
- 训练过程：将训练数据输入模型，进行前向传播计算输出，与实际标签计算损失，然后进行反向传播更新权重
2.验证：并使用验证集调整超参数和监控模型性能，避免过拟合。
- 测试：在测试集上评估模型的最终性能
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