MWD天气图像多分类数据集，用于图像分类-

 

MWD天气图像多分类数据集，用于图像分类-共6个类别，共60000张图像数据 ，含有模型

MWD天气图像多分类数据集及模型介绍

数据集概述

名称：MWD天气图像多分类数据集
图像数量：60,000张
类别数量：6个
用途：该数据集专为天气图像分类任务设计，适用于气象预测、环境监测和气候研究等领域。通过使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN），可以实现对不同天气条件的准确分类。

数据集特点

• 大规模：包含60,000张高分辨率图像，提供了丰富的训练数据。
• 多类别：涵盖六种主要的天气类型，能够全面覆盖常见的天气状况。
• 高质量标注：所有标注均为人工标注，并经过质量控制，确保了标注的准确性。
• 实际应用场景：数据来源于真实的天气图像，具有很高的实用价值。
• 多样性：图像来自不同的地理位置和时间点，增加了数据的多样性和鲁棒性。

类别列表

• 晴天 (Clear)
• 多云 (Cloudy)
• 雨天 (Rainy)
• 雪天 (Snowy)
• 雾天 (Foggy)
• 雷暴 (Thunderstorm)

应用领域

• 气象预测：辅助气象部门进行更精确的天气预报。
• 环境监测：持续监测特定区域的天气变化，支持环境保护工作。
• 农业管理：帮助农民根据天气条件做出种植和收割决策。
• 交通规划：提供实时天气信息，优化交通管理和安全措施。
• 灾害预警：快速识别极端天气情况，辅助灾害预警系统。

获取方式

通常情况下，研究人员可以通过官方提供的链接或相关机构网站下载该数据集。请注意，使用时应遵循相应的许可协议和引用要求。

模型介绍

模型概述

名称：MWD天气图像分类模型
架构：基于卷积神经网络（CNN）
预训练模型：已包含在数据集中
性能指标：

• 准确率 (Accuracy)：在测试集上的分类准确率。
• 混淆矩阵 (Confusion Matrix)：展示各类别的分类效果。
• 损失函数 (Loss Function)：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
• 优化器 (Optimizer)：Adam 优化器。

模型特点

• 高效：模型结构简洁，推理速度快，适合实时应用。
• 高性能：经过充分训练，在测试集上表现出色。
• 可扩展性：可以根据需要调整网络结构以适应不同的计算资源。

使用步骤

1. 下载数据集：

   import requests
   import os
   
   # 定义下载链接和保存路径
   url = 'http://example.com/path/to/mwd_weather_image_classification_dataset.zip'  # 替换为实际的下载链接
   save_path = './mwd_weather_image_classification_dataset.zip'
   
   # 检查是否已经下载过
   if not os.path.exists(save_path):
       print("Downloading dataset...")
       response = requests.get(url, stream=True)
       with open(save_path, 'wb') as f:
           for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
               if chunk:
                   f.write(chunk)
       print("Download complete.")
   else:
       print("Dataset already exists.")
   
   # 解压数据集
   import zipfile
   with zipfile.ZipFile(save_path, 'r') as zip_ref:
       zip_ref.extractall('./mwd_weather_image_classification_dataset')

2. 加载数据集：

   from torchvision import datasets, transforms
   from torch.utils.data import DataLoader
   
   # 数据增强和预处理
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((224, 224)),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
   ])
   
   # 加载数据集
   train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./mwd_weather_image_classification_dataset/train', transform=transform)
   val_dataset = datasets.ImageFolder(root='./mwd_weather_image_classification_dataset/val', transform=transform)
   
   train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
   val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)

3. 定义模型：

   import torch
   import torch.nn as nn
   import torchvision.models as models
   
   class WeatherClassificationModel(nn.Module):
       def __init__(self, num_classes=6):
           super(WeatherClassificationModel, self).__init__()
           self.base_model = models.resnet18(pretrained=True)
           self.base_model.fc = nn.Linear(self.base_model.fc.in_features, num_classes)
   
       def forward(self, x):
           return self.base_model(x)
   
   model = WeatherClassificationModel()
   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model.to(device)

4. 训练模型：

   import torch.optim as optim
   from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
   
   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
   scheduler = StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)
   
   num_epochs = 50
   
   for epoch in range(num_epochs):
       model.train()
       running_loss = 0.0
       for images, labels in train_loader:
           images, labels = images.to(device), labels.to(device)
           optimizer.zero_grad()
           outputs = model(images)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()
           running_loss += loss.item()
   
       scheduler.step()
       print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader)}')
   
       # 验证模型
       model.eval()
       correct = 0
       total = 0
       with torch.no_grad():
           for images, labels in val_loader:
               images, labels = images.to(device), labels.to(device)
               outputs = model(images)
               _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
               total += labels.size(0)
               correct += (predicted == labels).sum().item()
   
       print(f'Validation Accuracy: {100 * correct / total}%')

5. 评估模型：

   from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
   
   model.eval()
   all_preds = []
   all_labels = []
   
   with torch.no_grad():
       for images, labels in val_loader:
           images, labels = images.to(device), labels.to(device)
           outputs = model(images)
           _, preds = torch.max(outputs, 1)
           all_preds.extend(preds.cpu().numpy())
           all_labels.extend(labels.cpu().numpy())
   
   # 计算混淆矩阵
   cm = confusion_matrix(all_labels, all_preds)
   print("Confusion Matrix:")
   print(cm)
   
   # 打印分类报告
   print("Classification Report:")
   print(classification_report(all_labels, all_preds, target_names=['Clear', 'Cloudy', 'Rainy', 'Snowy', 'Foggy', 'Thunderstorm']))

6. 推理和可视化：

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   def predict_and_show(image_path, model, device, transform):
       image = Image.open(image_path).convert("RGB")
       input_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
       output = model(input_tensor)
       _, pred = torch.max(output, 1)
       pred_label = train_dataset.classes[pred.item()]
   
       plt.figure(figsize=(4, 4))
       plt.imshow(image)
       plt.title(f"Predicted: {pred_label}")
       plt.axis('off')
       plt.show()
   
   # 示例路径
   image_path = './mwd_weather_image_classification_dataset/val/Clear/image_0001.jpg'
   predict_and_show(image_path, model, device, transform)

通过上述步骤，您将拥有一个完整的天气图像分类系统，包括数据集、预训练模型和相关的训练流程。希望这些代码能帮助您更好地利用该数据集和模型！

共6个类别，共60000张图像数据 ，含有模型