Swin-Transformer图像分类实战：提升8种水果识别精确度

本实战项目基于Swin-Transformer网络架构，进行了一个具有实际应用意义的图像分类任务，即对8种水果的图像进行分类识别。该项目详细地展示了如何利用Swin-Transformer模型进行迁移学习，提供了一套完整的训练代码、标注好的数据集以及训练完成的权重文件。 知识点说明： 1. Swin-Transformer网络：Swin-Transformer是一种用于计算机视觉任务的变换器网络，它通过分层结构和自注意力机制来捕捉图像中的长距离依赖关系。"Swin"代表Shifted Windows，意味着这种变换器通过窗口划分的方式，在局部区域内部进行自注意力计算，而在不同的层次之间进行信息的转换和整合。这种结构特别适合图像处理任务，因为图像本质上是一种空间结构数据，局部相邻像素之间通常具有更强的相关性。 2. 迁移学习：迁移学习是机器学习的一种方法，通过利用在一个任务上学到的知识来帮助完成另一个相关但不同的任务。在本项目中，即利用Swin-Transformer在大型数据集上预先学习的特征作为基础，再针对8种水果的分类任务进行微调，以此来提高模型在特定任务上的性能。 3. 数据集构成：本项目使用了2220张训练图片和550张测试图片，共8个类别，每种类别包含200到300张图片。数据集被分成训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来评估模型性能。数据集按照类别组织，每个类别的图片放在以类别名称命名的子文件夹中。 4. 训练过程：项目中提到，网络训练时采用了cos学习率自动衰减策略，并且训练了10个epoch。在使用cos学习率衰减策略时，学习率会随着训练过程的进行按照余弦函数的周期性进行调整，有助于模型在不同阶段更加有效地收敛。 5. 模型性能：在测试集上，模型表现优异，达到了98%的分类精度。这一结果表明，利用Swin-Transformer模型进行图像分类任务是有效的，并且通过迁移学习对特定的小数据集进行微调是可行的。 6. 结果保存：在"run_results"目录下，存放了模型在测试集上表现最好的权重文件，以及训练过程的日志和loss、精度曲线图等。这些数据可以帮助研究人员分析训练过程，以及进一步优化模型性能。 7. 预测实现：提供了一个简单的预测脚本，用户只需要运行"predict"即可自动对"inference"文件夹下所有图片进行分类推理，并将推理结果中概率最大的前三个类别标签绘制在图片的左上角。 8. 自定义训练：项目中还附带了README文件，指导用户如何使用自己的数据集进行训练。这对于想要将Swin-Transformer应用到其他图像分类任务的用户非常有帮助。 总结而言，Swin-Transformer图像分类网络实战项目提供了一个非常具有借鉴价值的案例，不仅包含了一套成熟的训练流程和训练好的模型，还有详尽的指导文件，使得其他开发者可以快速理解和复现整个项目，甚至在此基础上进行创新和改进。这对于机器学习、深度学习和图像处理领域的研究人员和工程师而言，是一个宝贵的学习资源。