Aircraft Classification ✈️

使用ResNet进行迁移学习

目录结构及文件说明

./
├─dataset
│   ├─aircraft
│   │    ├─train
│   │    └─test
│   └─aircraft_similar
│        ├─train
│        └─test
├─output                # 模型输出，包含：保存的模型，日志，可视化图片，loss_acc折线图
├─pretrain_model        # 存放ResNet的预训练模型（ResNet18，ResNet50）
├─scripts               # 训练，测试脚本
│   ├─train.sh
│   ├─eval.sh
│   └─eval_all.sh
├─utils                 # 工具类：日志，画图，训练
│   ├─__init__.py
│   ├─logger.py
│   ├─tools.py
│   └─train.py
├─main.py
└─trainer.py 

How to Run

运行脚本在scripts/目录里，在scripts/目录下运行

bash train.sh [NET] [DS] [UPT] [OTL] [EPOCH]
bash eval.sh [NET] [DS] [UPT] [OTL] [EPOCH]

• NET # 主干网络 [resnet50 , resnet18]
• DS # 数据集 [aircraft , aircraft_similar]
• UPT # 是否使用预训练权重 [0:False , 1:True]
• OTL # 是否只训练最后的线性层 [0:False , 1:True]
• EPOCH # epochs

Example:

bash train.sh resnet50 aircraft 1 0 20

验证所有模型(需下载output文件夹放在对应位置):

bash eval_all.sh

相关文件下载

• 数据集
  • dataset 提取码：3721
• output 训练结果
  • output 提取码：3721
• ResNet预训练模型
  • ResNet18
  • ResNet34
  • ResNet50
  • ResNet101
  • ResNet152