ResNet50图像分类

1. ResNet50图像分类概述

ResNet50是一种用于图像分类的深度卷积神经网络。图像分类是计算机视觉的基本应用，属于有监督学习范畴。ResNet50通过引入残差结构，解决了深层网络中的退化问题，使得可以训练非常深的网络。

2. 数据集准备与加载

使用CIFAR-10数据集进行训练，该数据集包含60000张32x32的彩色图像，分为10类。数据集分为50000张训练图像和10000张评估图像。下载并解压数据集，解析二进制版本的CIFAR-10文件。

3. ResNet50网络结构

ResNet50网络由5个卷积结构、一个平均池化层和一个全连接层组成。各卷积结构中的残差块构建了不同的Bottleneck结构，输入图像经过这些层进行特征提取和分类。

4. 模型训练与评估

使用ResNet50预训练模型进行微调。通过设定pretrained参数为True，可以自动下载并加载预训练模型的参数。定义优化器和损失函数，逐个epoch打印训练损失和评估精度，并保存最佳模型。在实际训练中，为了成功加载预训练权重，需要将模型的全连接输出大小先设置为默认的1000，再重置为10。

5. 可视化模型预测

定义visualize_model函数，对CIFAR-10测试数据集进行预测并可视化预测结果。使用验证精度最高的模型进行预测，正确预测的结果以蓝色字体显示，错误预测的结果以红色字体显示。