pytorchアプリケーション - 紙幣識別（）

Https://pan.baidu.com/s/1oZ4yMlTU3YwnX9KR0huzyQ抽出コードデータセット：k7bc

私はあなたと一緒にいくつかの部分を説明します。

1：アルゴリズムの考え方（これは非常に簡単です）

2：コードのコメント

A：アルゴリズムの思考

ここで、39620のデータのセット、及び単一のコンテキストの合計が、そう識別紙幣の金種は難しい問題ではありません。I resnet18このデータセットを訓練する（自分の少しは、いくつかの構造を変更し、ほとんど効果を持っている）、24日には、反復は99.96パーセントの精度に達することができます。しかし、あなたはここで注意resnetモデルは事前に訓練を受け、その後、resnet完全に最終的な数= 9（ラベルデータセットだけなので9種類）に接続する必要はありません。私はあなたのコードで詳細を教えてくれます。

II。コードのコメント

コードセクションは、私は、次の要点を説明します。

1：前処理データローディング

2：モデル修正

3：列車のプロセス。

1.データの事前ロード

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, path):
        self.filenames = []
        self.labels = []
        tags = {"0.1": 0,
                "0.2": 1,
                "0.5": 2,
                "1": 3,