如何利用ResNet18预训练模型在CUB-200-2011数据集上进行迁移学习实现图像分类？请结合Python和PyTorch详细说明步骤。

时间: 2024-11-05 17:17:51 AIGC 浏览: 181
在进行深度学习项目时，将预训练模型应用于特定任务是一种常见且高效的方法。CUB-200-2011数据集包含了丰富多样的鸟类图像，非常适合用来训练和测试图像分类模型。本回答将基于《利用ResNet18实现CUB-200-2011鸟类图像分类》的资源来详细说明如何在PyTorch框架中使用ResNet18预训练模型进行迁移学习以实现图像分类。 参考资源链接：[利用ResNet18实现CUB-200-2011鸟类图像分类](https://wenku.csdn.net/doc/7tk4e8vkh0?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经安装了PyTorch以及torchvision库。接下来，下载CUB-200-2011数据集和提供的预训练模型源代码。加载预训练的ResNet18模型，并冻结除最后几层以外的全部层的权重，这样可以在新任务上进行微调。 在PyTorch中，可以通过修改model.fc（全连接层）来匹配数据集的类别数。然后，对模型进行训练，可以使用数据集提供的训练集，验证集用于模型评估。在此过程中，建议逐步调整学习率，并使用交叉验证等技术来优化模型性能。 使用提供的python源码中的train.py文件可以开始模型训练过程，并根据模型在验证集上的表现来调整超参数。此外，还可以通过查看runs目录来监控模型训练过程中的损失曲线和准确率变化，以此来决定是否需要调整学习率或进行模型的进一步训练。 在模型训练完成后，使用test.py文件对模型进行最终的测试，并评估其在CUB-200-2011数据集上的分类性能。通过这种方式，你可以充分理解并掌握如何使用预训练模型进行迁移学习，并在特定数据集上取得良好的分类结果。如果你想进一步了解细节，例如数据预处理、模型训练的超参数设置、以及如何进行模型评估等，推荐深入研究《利用ResNet18实现CUB-200-2011鸟类图像分类》所提供的资源。这份资源详细描述了每一个步骤，并提供了必要的代码，能帮助你更好地理解和掌握迁移学习在图像分类中的应用。 参考资源链接：[利用ResNet18实现CUB-200-2011鸟类图像分类](https://wenku.csdn.net/doc/7tk4e8vkh0?spm=1055.2569.3001.10343)
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms, models from torch.utils.data import Dataset,DataLoader import os import numpy as np from PIL import Image # ==================== CBAM模块实现 ==================== class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, reduction_ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, in_planes // reduction_ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_planes // reduction_ratio, in_planes, 1, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc(self.avg_pool(x)) max_out = self.fc(self.max_pool(x)) return self.sigmoid(avg_out + max_out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction_ratio=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.ca = ChannelAttention(channel, reduction_ratio) self.sa = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): x = x * self.ca(x) x = x * self.sa(x) return x # ==================== 修改ResNet50 ==================== class BottleneckWithCBAM(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BottleneckWithCBAM, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride self.cbam = CBAM(planes * self.expansion) def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) out = self.cbam(out) return out def resnet50_cbam(pretrained=True, num_classes=200): model = models.resnet50(pretrained=pretrained) # 替换Bottleneck模块 for i in range(len(model.layer1)): model.layer1[i] = BottleneckWithCBAM(model.layer1[i].conv1.in_channels, model.layer1[i].conv1.out_channels) for i in range(len(model.layer2)): model.layer2[i] = BottleneckWithCBAM(model.layer2[i].conv1.in_channels, model.layer2[i].conv1.out_channels) for i in range(len(model.layer3)): model.layer3[i] = BottleneckWithCBAM(model.layer3[i].conv1.in_channels, model.layer3[i].conv1.out_channels) for i in range(len(model.layer4)): model.layer4[i] = BottleneckWithCBAM(model.layer4[i].conv1.in_channels, model.layer4[i].conv1.out_channels) # 修改最后的全连接层 model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) return model # ==================== 数据集解析与划分 ==================== class CUBDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None, is_train=True): self.root = root_dir self.transform = transform # 解析数据文件 self._parse_files() # 根据train_test_split筛选数据 split_mask = (self.split_labels == 1) if is_train else (self.split_labels == 0) self.image_paths = self.image_paths[split_mask] self.class_labels = self.class_labels[split_mask] def _parse_files(self): # 读取images.txt with open(os.path.join(self.root, 'images.txt'), 'r') as f: image_entries = [line.strip().split() for line in f] self.image_paths = np.array([os.path.join(self.root, 'images', e[1]) for e in image_entries]) # 读取image_class_labels.txt with open(os.path.join(self.root, 'image_class_labels.txt'), 'r') as f: class_entries = [line.strip().split() for line in f] self.class_labels = np.array([int(e[1]) - 1 for e in class_entries]) # 类别索引从0开始 # 读取train_test_split.txt with open(os.path.join(self.root, 'train_test_split.txt'), 'r') as f: split_entries = [line.strip().split() for line in f] self.split_labels = np.array([int(e[1]) for e in split_entries]) def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): img_path = self.image_paths[idx] image = Image.open(img_path).convert('RGB') label = self.class_labels[idx] if self.transform: image = self.transform(image) return image, label # ==================== 数据预处理 ==================== def get_dataloaders(root_dir, batch_size=32): train_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize(512), # 高分辨率有利于细粒度分类 transforms.RandomCrop(448), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness=0.3, contrast=0.3, saturation=0.3), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) test_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize(512), transforms.CenterCrop(448), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_dataset = CUBDataset(root_dir, train_transforms, is_train=True) test_dataset = CUBDataset(root_dir, test_transforms, is_train=False) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True) return train_loader, test_loader # ==================== 训练函数 ==================== def train_model(model, train_loader, test_loader, device, num_epochs=100): criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=3e-4) scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_epochs) best_acc = 0.0 for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset) scheduler.step() # 验证阶段 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print(f'Epoch {epoch + 1}/{num_epochs} Loss: {epoch_loss:.4f} Acc: {acc:.2f}%') if acc > best_acc: best_acc = acc torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth') print(f'Best Test Accuracy: {best_acc:.2f}%') return model # ==================== 主函数 ==================== if __name__ == '__main__': device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') data_dir = r'D:\CUB_200_2011\CUB_200_2011' # 自动划分数据集 train_loader, test_loader = get_dataloaders(data_dir, batch_size=64) # 初始化模型（使用前文定义的resnet50_cbam） model = resnet50_cbam(pretrained=True, num_classes=200) model = model.to(device) # 训练流程（使用前文定义的train_model函数） train_model(model, train_loader, test_loader, device, num_epochs=100) The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet50_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\test.py", line 254, in <module> train_model(model, train_loader, test_loader, device, num_epochs=100) File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\test.py", line 208, in train_model outputs = model(inputs) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torchvision\models\resnet.py", line 285, in forward return self._forward_impl(x) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torchvision\models\resnet.py", line 273, in _forward_impl x = self.layer1(x) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\pytorch-python3.8\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\PyCharmMiscProject\test.py", line 90, in forward out += identity RuntimeError: The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 1

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