A010-基于ResNet50模型的船型识别与分类系统研究
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A010-基于ResNet50模型的船型识别与分类系统研究
A010-基于ResNet50模型的船型识别与分类系统研究
飞书用户90718月31日修改
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项目包截图：
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：
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数据集的加载与预处理
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使用 PyTorch 定义和训练深度学习模型
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训练过程的可视化
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模型的评估与保存
任务一：数据集加载与预处理
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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。
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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。
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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
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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。
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实现训练函数 train_model，包括训练过程、验证过程和模型保存。
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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
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实现函数 plot_training_history，绘制训练和验证的损失曲线、准确率曲线。
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实现函数 generate_report，在验证集上生成分类报告和绘制混淆矩阵。
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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