Pytorch中如何实现病虫害图像分类

蜗牛互联网技术资讯2021-12-252810

本篇文章给大家分享的是有关Pytorch中如何实现病虫害图像分类，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

一、pytorch框架

1.1、概念

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：

1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。

2、包含自动求导系统的深度神经网络。

1.2、机器学习与深度学习的区别

两者之间区别很多，在本篇博客中只简单描述一部分。以图片的形式展现。

前者为机器学习的过程。

后者为深度学习的过程。

Pytorch中如何实现病虫害图像分类 pytorch 第1张

1.3、在python中导入pytorch成功截图

Pytorch中如何实现病虫害图像分类 pytorch 第2张

二、数据集

本次实验使用的是coco数据集中的植物病虫害数据集。分为训练文件Traindata和测试文件TestData.，

TrainData有9种分类，每一种分类有100张图片。

TestData有9中分类，每一种分类有10张图片。

在我下一篇博客中将数据集开源。

下面是我的数据集截图：

Pytorch中如何实现病虫害图像分类 pytorch 第3张

三、代码复现

3.1、导入第三方库

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import matplotlib
import os
import cv2
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from Test.CNN import Net
import json
from Test.train_data import Mydataset,pad_image

3.2、CNN代码

# 构建神经网络
class Net(nn.Module):#定义网络模块
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 卷积，该图片有3层，6个特征，长宽均为5*5的像素点，每隔1步跳一下
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        #//(conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)#最大池化
        #//(pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)#卷积
        #//(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.fc1 = nn.Linear(16*77*77, 120)#全连接层，图片的维度为16，
        #(fc1): Linear(in_features=94864, out_features=120, bias=True)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)#全连接层,输入120个特征输出84个特征
        self.fc3 = nn.Linear(84, 7)#全连接层，输入84个特征输出7个特征
 
   def forward(self, x):
        print("x.shape1: ", x.shape)
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        print("x.shape2: ", x.shape)
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        print("x.shape3: ", x.shape)
        x = x.view(-1, 16*77*77)
        print("x.shape4: ", x.shape)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        print("x.shape5: ", x.shape)
        x = F.relu(self.fc2(x))
        print("x.shape6: ", x.shape)
        x = self.fc3(x)
        print("x.shape7: ", x.shape)
        return x

3.3、测试代码

img_path = "TestData/test_data/1/Apple2 (1).jpg" #使用相对路径
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
image_pad = pad_image(image, (320, 320))
input = transform(image_pad).to(device).unsqueeze(0)
output = F.softmax(net(input), 1)
_, predicted = torch.max(output, 1)
score = float(output[0][predicted]*100)
print(class_map[predicted], " ", str(score)+" %")
plt.imshow(image_pad) # 显示图片