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A010-基于ResNet50模型的船型识别与分类系统研究

【购买前必看】

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2、关于项目

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项目包截图：

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1. 项目简介

本项目旨在实现基于深度学习的船型识别系统，主要针对不同类型船只的图像进行自动分类。该项目的背景是随着海洋监控、海事安全和船只管理需求的不断增长，快速准确地识别海上船只的类型成为一项重要的技术挑战。传统的船只识别方法主要依赖人工特征提取和规则匹配，但由于海上环境复杂多变，如光照、船体角度、海况等因素影响，这种方法的表现较为有限。因此，本项目采用深度学习模型，充分利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，通过学习大规模的船只图像数据集来提升识别精度。

项目中选用的模型是基于经典的ResNet-50结构，并结合迁移学习策略来提高模型的收敛速度和泛化能力。具体应用场景包括：海上交通管控、海事安全预警、无人机巡航系统等。通过对输入图像的自动分类，本项目能够识别如货船、渔船、帆船、军舰等多种常见船型，为海洋管理提供准确、可靠的技术支持。最终目标是开发一个能够高效处理和识别多种船型的系统，并通过不断优化模型性能来满足实际应用需求。

2.作业要求

本次作业的目标是让您熟悉使用 PyTorch 框架构建和训练深度学习模型的过程。您将使用预训练的 ResNet50 模型，对船型图片数据集进行分类。通过完成本作业，您将掌握以下内容：

  • 数据集的加载与预处理

  • 使用 PyTorch 定义和训练深度学习模型

  • 训练过程的可视化

  • 模型的评估与保存

任务一：数据集加载与预处理

  • 实现一个函数 load_datasets，用于加载和预处理数据集，增加参数 is_test，默认值为 True。

  • 当 is_test=True 时，从每个类别中随机选取固定数量的图片（例如，50 张）用于训练和验证。

  • 将选取的图片按照指定的验证集比例（例如，20%）划分为训练集和验证集。

任务二：模型定义与训练

  • 使用 torchvision.models 加载预训练的 ResNet50 模型，并修改全连接层以匹配数据集的类别数量。

  • 实现训练函数 train_model，包括训练过程、验证过程和模型保存。

  • 在训练过程中，记录每个 epoch 的训练和验证损失、准确率。

任务三：结果分析与可视化

  • 实现函数 plot_training_history，绘制训练和验证的损失曲线、准确率曲线。

  • 实现函数 generate_report，在验证集上生成分类报告和绘制混淆矩阵。

  • 分析模型的性能，讨论可能的改进方向。

任务四：模型保存与加载

  • 在训练过程中，保存验证准确率最高的模型权重到文件 best_model.pth。

  • 训练结束后，保存最终的模型权重到文件 final_model.pth。

  • 提供加载模型权重的代码示例，说明如何在后续使用中加载和评估模型

3. 结果展示：

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  • 使用了预训练权重，已经具备较强的特征提取能力。这意味着，即使全连接层（分类器）未经过训练，模型依然能够提取有意义的特征，从而在验证集上可能表现出较高的准确率。

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4. 模型架构

1. 模型结构逻辑与数学公式

本项目基于ResNet-50结构进行船型识别任务，并在预训练的ResNet-50模型基础上进行修改，添加了自定义的全连接层以实现特定的分类任务。模型的每一层逻辑和功能如下：

第一个线性层（全连接层）：

  • 功能：将ResNet50输出的高维特征（例如2048维）映射到较低的维度（512维）。

  • 优点：通过减少特征维度，模型能够更高效地处理数据，同时保留关键信息。这有助于减少计算资源的消耗，并可能提升模型的泛化能力。

激活函数（ReLU）：

  • 功能：应用ReLU（线性整流单元）激活函数，引入非线性。

  • 优点：非线性激活函数使模型能够学习和表示更复杂的模式和特征，提升模型的表达能力。

Dropout层：

  • 功能：随机丢弃50%的神经元，防止过拟合。

  • 优点：通过随机屏蔽部分神经元，Dropout层有助于防止模型对训练数据的过度拟合，提高模型在未见过数据上的泛化性能。

批归一化层（Batch Normalization）：

  • 功能：对512维的特征进行归一化处理。

  • 优点：批归一化加速了训练过程，稳定了模型的学习过程，减少了对初始权重的敏感性，从而提高了模型的收敛速度和稳定性。

第二个线性层：

  • 功能：将特征维度从512进一步减少到16。

  • 优点：逐步降维的设计能够更细致地提取和压缩特征，进一步提升模型的表达能力，并减少参数数量，降低计算复杂度。

再次应用激活函数（ReLU）：

  • 功能：在第二个线性层之后再次应用ReLU激活函数。

  • 优点：继续引入非线性，增强模型的表达能力，使其能够捕捉更复杂的特征关系。

再次添加Dropout层：

  • 功能：再次丢弃50%的神经元，继续防止过拟合。

  • 优点：进一步增强正则化效果，提高模型的泛化能力。

再次添加批归一化层：

  • 功能：对16维的特征进行归一化。

  • 优点：进一步稳定模型的训练过程，提高训练效率，确保模型在不同训练批次间保持一致的分布。

最终线性层：

  • 功能：将16维的特征映射到最终的类别数量num_classes。

  • 优点：这一层的输出对应于每个类别的得分或概率，用于最终的分类决策。通过映射到具体的类别数，模型能够根据任务需求灵活调整输出维度。

5. 核心代码详细讲解

在深度学习项目中，数据加载和预处理是至关重要的步骤。PyTorch 提供了强大的数据处理工具，其中 torch.utils.data.Dataset 是一个抽象类，用户可以通过继承它来自定义数据集。下面，我们将深入讲解你提供的 CustomDataset 类，理解其每个部分的功能和实现细节。

完整代码片段

  • Dataset 类简介：

  • Dataset 是 PyTorch 提供的一个抽象类，定义了数据集的基本接口。

  • 任何继承自 Dataset 的子类都需要实现三个基本方法：__init__、__len__ 和 __getitem__。

  • 为什么需要自定义数据集：

  • 默认的数据集类（如 torchvision.datasets 中的类）适用于常见的数据集格式。

  • 对于特定任务或自定义数据存储方式，用户需要通过继承 Dataset 类来创建适合自己需求的数据集类。

  • 初始化方法 init

  • 方法签名：

  • __init__ 是类的构造函数，用于初始化类的实例。

  • 参数解释：

  • image_paths：一个列表，包含所有图像文件的路径。每个元素是一个字符串，指向一张图片的位置。

  • labels：一个列表，包含每张图像对应的标签。通常是整数或类别名称的索引。

  • transform：可选参数，用于对图像进行预处理的转换操作。通常使用 torchvision.transforms 定义的数据增强或标准化操作。

  • 成员变量：

  • self.image_paths：存储图像路径列表，供后续访问。

  • self.labels：存储标签列表，与图像路径一一对应。

  • self.transform：存储转换方法，在获取图像时应用于图像数据。

示例：

假设有以下图像路径和标签：

初始化 CustomDataset：

dataset = CustomDataset(image_paths, labels, transform=your_transforms)

  • 方法 len

  • 功能：

  • 返回数据集的大小，即图像的总数量。

  • 重要性：

  • 让 PyTorch 知道数据集有多少样本，以便在训练过程中进行迭代。

  • 实现细节：

  • 使用内置的 len 函数获取 self.image_paths 列表的长度。

示例：

  • 方法 getitem

  • 功能：

  • 根据给定的索引 idx，返回对应的图像及其标签。

  • 参数解释：

  • idx：整数，表示要获取的数据样本的索引。

  • 与 DataLoader 的集成

CustomDataset 通常与 torch.utils.data.DataLoader 一起使用，以便高效地批量加载数据。

示例：

  • 参数解释：

  • batch_size：每个批次加载的样本数量，这里设置为16。

  • shuffle：是否在每个 epoch 开始时打乱数据顺序，这有助于提高模型的泛化能力。

  • num_workers：加载数据的子进程数量，增加可以加快数据加载速度，特别是在 I/O 密集型任务中。

6. 模型改进：类别不均衡

  1. 数据重采样（Resampling）：

  2. 过采样（Oversampling）少数类：

  3. 随机过采样（Random Oversampling）： 从少数类中随机复制样本，增加少数类的样本数量。

  4. SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）： 通过插值生成新的少数类样本，而不是简单地复制。

  5. ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）： 基于 SMOTE 的改进，更多地合成难以学习的少数类样本。

  6. 欠采样（Undersampling）多数类：

  7. 随机欠采样（Random Undersampling）： 从多数类中随机删除样本，减少多数类的样本数量。

  8. 集成欠采样（Ensemble Undersampling）： 结合多个欠采样子集，构建更稳定的模型。

  9. 调整模型权重（Class Weights）：

  10. 修改损失函数： 在损失函数中对少数类赋予更高的权重，使模型在训练时更加关注少数类。

  11. PyTorch 示例：

  12. 自动计算权重： 使用 sklearn 的 compute_class_weight 函数。