卷积神经网络在计算机视觉中的应用

# 卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ## 图像增强技术 在计算机视觉任务中，图像增强是一种重要的技术手段，它可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。常见的图像增强方法包括： - 缩放（Zoom in/out） - 裁剪（Crop） - 倾斜（Skew） - 对比度和亮度调整（Contrast and brightness adjustment） ## 使用PyTorch进行图像分类 ### 1. 选择设备 优先选择GPU进行训练，因为该神经网络比MNIST的网络更大，CPU训练会非常缓慢。 ```python import torch from torchsummary import summary device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` ### 2. 加载训练数据集 ```python import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader # 训练数据集 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomVerticalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_data = datasets.CIFAR10( root='data', train=True, download=True, transform=train_transform) batch_size = 50 train_loader = DataLoader( dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) ``` `train_transform` 执行随机水平和垂直翻转，并使用z-score归一化对数据集进行归一化。硬编码的数值代表了CIFAR - 10数据集手动计算的通道均值和标准差。`train_loader` 负责提供训练小批量数据。 ### 3. 加载验证数据集 ```python validation_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) validation_data = datasets.CIFAR10( root='data', train=False, download=True, transform=validation_transform) validation_loader = DataLoader( dataset=validation_data, batch_size=100, shuffle=True) ``` 注意，我们使用训练数据集的均值和标准差对验证集进行归一化。 ### 4. 定义CNN模型 ```python from torch.nn import Sequential, Conv2d, BatchNorm2d, GELU, MaxPool2d, Dropout2d, Linear, Flatten model = Sequential( Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1), BatchNorm2d(32), GELU(), Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1), BatchNorm2d(32), GELU(), MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), Dropout2d(0.2), Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1), BatchNorm2d(64), GELU(), Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1), BatchNorm2d(64), GELU(), MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), Dropout2d(p=0.3), Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3), BatchNorm2d(128), GELU(), Conv2d(in_channels=128, out_ch ```