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
在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述
把分类映射到数字
在这里插入图片描述
看下训练数据
在这里插入图片描述
每个分类是目录名
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述
来保持模型不要被过拟合。来衰减训练过程太固定
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
看看数据被处理成
在这里插入图片描述
cnn的nn的建立
在这里插入图片描述最终的nn是
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这nn还是挺麻烦的。
为了训练的稳定,动态下降LR

在这里插入图片描述
不懂为什么要换精度
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述终于开始训练
训练好了,推理
把图片处理成tensor给模型

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

导出为onnx通用格式

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