基于深度学习的图像分类系统：融合Swin Transformer与ConvNeXt的创新架构

基于深度学习的图像分类系统：融合Swin Transformer与ConvNeXt的创新架构 本系统实现了一个高效且精准的图像分类解决方案，其核心创新在于构建了一种融合Swin Transformer和ConvNeXt优势的双路径深度学习模型。该系统不仅包含了完整的训练、验证和测试流程，还提供了用户友好的图形界面，实现了从模型训练到实际应用的全流程覆盖。 在模型架构设计上，系统采用了独特的特征增强机制。首先利用Swin Transformer作为特征提取器，充分发挥其全局上下文建模能力和层次化特征表示优势；随后通过ConvNeXt分类器进行精细分类，结合其强大的局部特征提取能力。这种双路径设计创新性地将两种先进的视觉架构有机结合，既保留了Transformer的全局感知优势，又发挥了CNN在细节处理上的特长。 系统在训练过程中引入了多项创新技术：采用Focal Loss函数解决类别不平衡问题，通过CBAM注意力机制增强特征表达能力，并实现了多尺度特征融合技术来整合不同层次的特征信息。训练过程支持多种优化器选择，并采用余弦退火学习率调度策略，确保模型收敛的稳定性和高效性。 在评估体系方面，系统提供了全面的性能可视化工具，包括混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线以及训练过程中的损失和准确率变化曲线。特别是引入了特异性（Specificity）和F1分数等多维度评估指标，为模型性能分析提供了更全面的视角。 系统还创新地实现了类别分布可视化功能，能够直观展示数据集的类别平衡情况，为数据预处理和模型调优提供重要参考。整个训练过程采用模块化设计，支持灵活的参数配置和扩展。 最终，系统通过PyQt5构建了直观的图形用户界面，用户可轻松加载图像并获取详细的分类结果和置信度信息。界面设计美观大方，支持实时显示处理状态和识别结果，大大提升了系统的实用性和用户体验。