Улучшить модель #12

New Issue

artem · 2025-04-23T17:47:17Z

artem commented

2025-04-23 17:47:17 +00:00

Для определения породы собак с использованием PyTorch можно использовать предобученные модели из библиотеки torchvision.models. Вот основные рекомендации:
Топ-5 моделей для задачи

ResNet (например, ResNet50)

    Популярная модель с хорошим балансом точности и производительности.

    Предобучена на ImageNet (содержит классы собак).

    Пример использования:

python
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
# Замена последнего слоя на 120 классов (например, для Stanford Dogs Dataset)
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 120)

EfficientNet (например, EfficientNet-B4)

Современная архитектура с высокой точностью и меньшим числом параметров.

Хорошо подходит для задач с большим количеством классов (например, 120+ пород).

Пример:

python
model = models.efficientnet_b4(pretrained=True)
model.classifier[1] = torch.nn.Linear(model.classifier[1].in_features, 120)

Inception-v3

Оптимизирована для обработки изображений с высоким разрешением.

Часто используется в соревнованиях по компьютерному зрению.

Пример:

python
model = models.inception_v3(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 120)

DenseNet201

Эффективно использует особенности изображения за счет плотных соединений.

Хороша, если доступен небольшой датасет.

Пример:

python
model = models.densenet201(pretrained=True)
model.classifier = torch.nn.Linear(model.classifier.in_features, 120)

MobileNet-v3 (Small/Large)

Подходит для мобильных устройств или edge-устройств.

Быстрая инференция с приемлемой точностью.

Пример:

    python
    model = models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)
    model.classifier[3] = torch.nn.Linear(model.classifier[3].in_features, 120)

Рекомендации

Тонкая настройка (Fine-Tuning)

    Замените последний полносвязный слой на количество классов вашего датасета (например, 120 для Stanford Dogs).

    Пример для ResNet:

python
import torch.nn as nn
model.fc = nn.Sequential(
    nn.Dropout(0.5),  # Регуляризация
    nn.Linear(model.fc.in_features, 120)
)

Датасеты

Stanford Dogs Dataset (120 пород) или ImageNet Dogs (подмножество ImageNet).

Используйте аугментации (torchvision.transforms) для улучшения обобщения:

python
from torchvision import transforms
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

Обучение

Используйте оптимизатор (например, Adam) и функцию потерь CrossEntropyLoss:

    python
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

Готовые решения

    Если не хотите обучать модель с нуля, используйте предобученные веса на Stanford Dogs:

        Репозитории на GitHub (например, dog-breeds).

Пример полного кода

python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader

Загрузка модели

model = models.resnet50(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 120) # 120 классов для Stanford Dogs

Аугментации и загрузка данных

train_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

Предположим, что `dataset` — ваш датасет (используйте ImageFolder)

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

Обучение

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
for images, labels in train_loader:
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

Если требуется максимальная точность, выбирайте EfficientNet-B7 или ResNet152. Для баланса скорости и точности — ResNet50 или EfficientNet-B3.

Для определения породы собак с использованием PyTorch можно использовать предобученные модели из библиотеки torchvision.models. Вот основные рекомендации: Топ-5 моделей для задачи ResNet (например, ResNet50) Популярная модель с хорошим балансом точности и производительности. Предобучена на ImageNet (содержит классы собак). Пример использования: python import torchvision.models as models model = models.resnet50(pretrained=True) # Замена последнего слоя на 120 классов (например, для Stanford Dogs Dataset) model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 120) EfficientNet (например, EfficientNet-B4) Современная архитектура с высокой точностью и меньшим числом параметров. Хорошо подходит для задач с большим количеством классов (например, 120+ пород). Пример: python model = models.efficientnet_b4(pretrained=True) model.classifier[1] = torch.nn.Linear(model.classifier[1].in_features, 120) Inception-v3 Оптимизирована для обработки изображений с высоким разрешением. Часто используется в соревнованиях по компьютерному зрению. Пример: python model = models.inception_v3(pretrained=True) model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 120) DenseNet201 Эффективно использует особенности изображения за счет плотных соединений. Хороша, если доступен небольшой датасет. Пример: python model = models.densenet201(pretrained=True) model.classifier = torch.nn.Linear(model.classifier.in_features, 120) MobileNet-v3 (Small/Large) Подходит для мобильных устройств или edge-устройств. Быстрая инференция с приемлемой точностью. Пример: python model = models.mobilenet_v3_large(pretrained=True) model.classifier[3] = torch.nn.Linear(model.classifier[3].in_features, 120) Рекомендации Тонкая настройка (Fine-Tuning) Замените последний полносвязный слой на количество классов вашего датасета (например, 120 для Stanford Dogs). Пример для ResNet: python import torch.nn as nn model.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(0.5), # Регуляризация nn.Linear(model.fc.in_features, 120) ) Датасеты Stanford Dogs Dataset (120 пород) или ImageNet Dogs (подмножество ImageNet). Используйте аугментации (torchvision.transforms) для улучшения обобщения: python from torchvision import transforms train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) Обучение Используйте оптимизатор (например, Adam) и функцию потерь CrossEntropyLoss: python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() Готовые решения Если не хотите обучать модель с нуля, используйте предобученные веса на Stanford Dogs: Репозитории на GitHub (например, dog-breeds). Пример полного кода python import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader # Загрузка модели model = models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 120) # 120 классов для Stanford Dogs # Аугментации и загрузка данных train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # Предположим, что `dataset` — ваш датасет (используйте ImageFolder) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Обучение optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(10): for images, labels in train_loader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Если требуется максимальная точность, выбирайте EfficientNet-B7 или ResNet152. Для баланса скорости и точности — ResNet50 или EfficientNet-B3.

artem commented

2025-04-24 15:45:08 +00:00

рекомендациям последовал, но модель не менял.

artem closed this issue

2025-04-24 15:45:08 +00:00

Sign in to join this conversation.

No Label

No Milestone

No project

No Assignees

1 Participants

Notifications

Due Date

The due date is invalid or out of range. Please use the format 'yyyy-mm-dd'.

No due date set.

Dependencies

No dependencies set.

Reference: webart/beerds#12

Улучшить модель #12

Загрузка модели

Аугментации и загрузка данных

Предположим, что dataset — ваш датасет (используйте ImageFolder)

Обучение

Предположим, что `dataset` — ваш датасет (используйте ImageFolder)