基于CNN&Transformer模型的高分辨率图像分类器实现

项目简介

本项目实现了一个基于CNN和Transformer混合架构的图像分类器，使用ResNet50作为特征提取器，并结合了现代深度学习技术，用于处理和分类高分辨率图像。该模型在CIFAR-10数据集上进行了训练和评估。

特点

• 使用预训练的ResNet50模型作为特征提取器
• 实现了数据增强以提高模型泛化能力
• 采用学习率调度和早停策略
• 提供详细的模型评估指标和可视化结果

环境要求

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.x
• NumPy
• Matplotlib
• scikit-learn

安装说明

1. 克隆仓库：

git clone [repository-url]
cd [repository-name]

2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate    # Windows

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

项目结构

├── models/              # 模型定义
│   └── hybrid_model.py
├── utils/               # 工具函数
│   └── visualization.py
├── train.py            # 训练脚本
├── evaluate.py         # 评估脚本
├── requirements.txt    # 项目依赖
└── README.md          # 项目文档

使用方法

1. 训练模型：

python train.py

2. 评估模型：

python evaluate.py

实验结果

模型在CIFAR-10测试集上取得了良好的性能：

• 准确率 (Accuracy)
• 精确率 (Precision)
• 召回率 (Recall)
• F1分数

可视化

项目提供了多种可视化功能：

• 训练过程中的损失和准确率曲线
• 预测结果可视化
• 分类报告

贡献指南

欢迎提交问题和合并请求。对于重大更改，请先开issue讨论您想要更改的内容。

许可证

MIT

作者

[Your Name]

致谢

• CIFAR-10数据集
• TensorFlow团队
• ResNet50预训练模型