昇思25天学习打卡营第16天|munger85

基于MobileNetv2的垃圾分类

MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络
首先安装依赖

下载数据
from download import download

下载data_en数据集

url = “https://ascend-professional-construction-dataset.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/MindStudio-pc/data_en.zip”
path = download(url, “./”, kind=“zip”, replace=True)

下载模型
from download import download

下载预训练权重文件

url = “https://ascend-professional-construction-dataset.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/ComputerVision/mobilenetV2-200_1067.zip”
path = download(url, “./”, kind=“zip”, replace=True)

设置设备，为什么是cpu，却说是ascend

把分类映射到数字

看下训练数据

每个分类是目录名

在许多计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测和语义分割，网络的前几层通常被称为“backbone”。而特征图的通道数就是这个backbone out channels

来保持模型不要被过拟合。来衰减训练过程太固定

数据预处理，好几个操作来增加丰富度。
RandomHorizontalFlip是把图片水平翻转。

看看数据被处理成

cnn的nn的建立
最终的nn是


这nn还是挺麻烦的。
为了训练的稳定，动态下降LR

不懂为什么要换精度

终于开始训练
训练好了，推理
把图片处理成tensor给模型

导出为onnx通用格式

原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_41803770/article/details/140564780

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