VGG16 with PyTorch

Authors: hyf493

Note: 所有脚本需要在 vgg16.文件夹下运行

依赖

建议使用python3和虚拟环境

pip install -r requirements.txt

任务

给出一只手做着代表 0、1、2、3、4 或 5 的手势的图像，预测正确的标签。（分类）

下载 SIGNS 数据集

在vgg16示例中，我们将使用 SIGNS 数据集。该数据集托管在百度网盘上，请下载链接：https://pan.baidu.com/s/1x4Pw_mIpd8GIvLBjUcidzQ 提取码：yq84

这将下载转换为64*64大小的SIGNS 数据集，其中包含手势组成 0 到 5 之间数字的照片。 以下是数据结构：

64x64_SIGNS/
    train_signs/
        0_IMG_5864.jpg
        ...
    test_signs/
        0_IMG_5942.jpg
        ...

图片的命名方式为"{label}IMG{id}.jpg"，其中标签为"[0, 5]"。 训练集包含 1,080 幅图像，测试集包含 120 幅图像。

将数据集移至 data 中。

Quickstart

1.experiment experiments 目录下创建了一个 base_model 目录。其中包含一个文件 params.json ，用于设置实验的超参数。

{
    "learning_rate": 1e-3,
    "batch_size": 32,
    "num_epochs": 10,
    ...
}

2.Train

python train.py --data_dir data/64x64_SIGNS --model_dir experiments/base_model

它将实例化一个模型，并按照 params.json 中指定的超参数在训练集上对其进行训练。它还会在验证集上评估一些指标。

3.在测试集上进行评估，根据验证集上的性能运行多次实验并选出最佳模型和超参数后，就可以最终评估模型在测试集上的性能了。运行

python evaluate.py --data_dir data/64x64_SIGNS --model_dir experiments/base_model

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