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《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【LSTM模型实现光伏发电功率的预测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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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：

• 数据集的加载与预处理
• 使用 PyTorch 定义和训练深度学习模型
• 训练过程的可视化
• 模型的评估与保存

任务一：数据集加载与预处理

• 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。
• 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。
• 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

• 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。
• 实现训练函数 train_model，包括训练过程、验证过程和模型保存。
• 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

• 实现函数 plot_training_history，绘制训练和验证的损失曲线、准确率曲线。
• 实现函数 generate_report，在验证集上生成分类报告和绘制混淆矩阵。
• 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

• 在训练过程中，保存验证准确率最高的模型权重到文件 best_model.pth。
• 训练结束后，保存最终的模型权重到文件 final_model.pth。
• 提供加载模型权重的代码示例，说明如何在后续使用中加载和评估模型

3. 结果展示：

• 使用了预训练权重，已经具备较强的特征提取能力。这意味着，即使全连接层（分类器）未经过训练，模型依然能够提取有意义的特征，从而在验证集上可能表现出较高的准确率。

4. 模型架构

1. 模型结构逻辑与数学公式

本项目基于ResNet-50结构进行船型识别任务，并在预训练的ResNet-50模型基础上进行修改，添加了自定义的全连接层以实现特定的分类任务。模型的每一层逻辑和功能如下：

第一个线性层（全连接层） ：

• 功能：将ResNet50输出的高维特征（例如2048维）映射到较低的维度（512维）。
• 优点：通过减少特征维度，模型能够更高效地处理数据，同时保留关键信息。这有助于减少计算资源的消耗，并可能提升模型的泛化能力。

激活函数（ReLU） ：

• 功能：应用ReLU（线性整流单元）激活函数，引入非线性。
• 优点：非线性激活函数使模型能够学习和表示更复杂的模式和特征，提升模型的表达能力。

Dropout层：

• 功能：随机丢弃50%的神经元，防止过拟合。
• 优点：通过随机屏蔽部分神经元，Dropout层有助于防止模型对训练数据的过度拟合，提高模型在未见过数据上的泛化性能。

批归一化层（Batch Normalization） ：

• 功能：对512维的特征进行归一化处理。
• 优点：批归一化加速了训练过程，稳定了模型的学习过程，减少了对初始权重的敏感性，从而提高了模型的收敛速度和稳定性。

第二个线性层：

• 功能：将特征维度从512进一步减少到16。
• 优点：逐步降维的设计能够更细致地提取和压缩特征，进一步提升模型的表达能力，并减少参数数量，降低计算复杂度。

再次应用激活函数（ReLU） ：

• 功能：在第二个线性层之后再次应用ReLU激活函数。
• 优点：继续引入非线性，增强模型的表达能力，使其能够捕捉更复杂的特征关系。

再次添加Dropout层：

• 功能：再次丢弃50%的神经元，继续防止过拟合。
• 优点：进一步增强正则化效果，提高模型的泛化能力。

再次添加批归一化层：

• 功能：对16维的特征进行归一化。
• 优点：进一步稳定模型的训练过程，提高训练效率，确保模型在不同训练批次间保持一致的分布。

最终线性层：

• 功能：将16维的特征映射到最终的类别数量num_classes。
• 优点：这一层的输出对应于每个类别的得分或概率，用于最终的分类决策。通过映射到具体的类别数，模型能够根据任务需求灵活调整输出维度。

5. 核心代码详细讲解

在深度学习项目中，数据加载和预处理是至关重要的步骤。PyTorch 提供了强大的数据处理工具，其中 torch.utils.data.Dataset 是一个抽象类，用户可以通过继承它来自定义数据集。下面，我们将深入讲解你提供的 CustomDataset 类，理解其每个部分的功能和实现细节。

完整代码片段

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• Dataset 类简介：

  • Dataset 是 PyTorch 提供的一个抽象类，定义了数据集的基本接口。
  • 任何继承自 Dataset 的子类都需要实现三个基本方法：__init__、__len__ 和 __getitem__。

• 为什么需要自定义数据集：

  • 默认的数据集类（如 torchvision.datasets 中的类）适用于常见的数据集格式。
  • 对于特定任务或自定义数据存储方式，用户需要通过继承 Dataset 类来创建适合自己需求的数据集类。

1. 初始化方法 init

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• 方法签名：

  • __init__ 是类的构造函数，用于初始化类的实例。

• 参数解释：

  • image_paths：一个列表，包含所有图像文件的路径。每个元素是一个字符串，指向一张图片的位置。
  • labels：一个列表，包含每张图像对应的标签。通常是整数或类别名称的索引。
  • transform：可选参数，用于对图像进行预处理的转换操作。通常使用 torchvision.transforms 定义的数据增强或标准化操作。

• 成员变量：

  • self.image_paths：存储图像路径列表，供后续访问。
  • self.labels：存储标签列表，与图像路径一一对应。
  • self.transform：存储转换方法，在获取图像时应用于图像数据。

示例：

假设有以下图像路径和标签：

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初始化 CustomDataset：

dataset = CustomDataset(image_paths, labels, transform=your_transforms)

2. 方法 len

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• 功能：

  • 返回数据集的大小，即图像的总数量。

• 重要性：

  • 让 PyTorch 知道数据集有多少样本，以便在训练过程中进行迭代。

• 实现细节：

  • 使用内置的 len 函数获取 self.image_paths 列表的长度。

示例：

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3. 方法 getitem

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• 功能：

  • 根据给定的索引 idx，返回对应的图像及其标签。

• 参数解释：

  • idx：整数，表示要获取的数据样本的索引。

4. 与 DataLoader 的集成

CustomDataset 通常与 torch.utils.data.DataLoader 一起使用，以便高效地批量加载数据。

示例：

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• 参数解释：

  • batch_size：每个批次加载的样本数量，这里设置为16。
  • shuffle：是否在每个 epoch 开始时打乱数据顺序，这有助于提高模型的泛化能力。
  • num_workers：加载数据的子进程数量，增加可以加快数据加载速度，特别是在 I/O 密集型任务中。

6. 模型 改进：类别不均衡

1. 数据重采样（Resampling）：

• 过采样（Oversampling）少数类：

  • 随机过采样（Random Oversampling）： 从少数类中随机复制样本，增加少数类的样本数量。
  • SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）： 通过插值生成新的少数类样本，而不是简单地复制。
  • ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）： 基于 SMOTE 的改进，更多地合成难以学习的少数类样本。

• 欠采样（Undersampling）多数类：

  • 随机欠采样（Random Undersampling）： 从多数类中随机删除样本，减少多数类的样本数量。
  • 集成欠采样（Ensemble Undersampling）： 结合多个欠采样子集，构建更稳定的模型。

2. 调整模型权重（Class Weights）：

• 修改损失函数： 在损失函数中对少数类赋予更高的权重，使模型在训练时更加关注少数类。

  • PyTorch 示例：
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  • 自动计算权重： 使用 sklearn 的 compute_class_weight 函数。
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