PyTorch 教程-图像识别
图像识别 是从给定的图像中提取有意义信息（如图像内容）的过程。在图像识别中，要对给定图像中的主要内容进行分类是至关重要的，因此它不涉及确定识别内容的位置和姿态。
术语 "图像识别" 是为了表示利用算法和机器学习概念识别特定动物、物体、人物或其他目标主题的计算机技术而引入的。图像识别 与计算机视觉相关，后者是一个广泛的标签，用于描述使计算机像人类一样看的过程，涉及训练计算机和图像处理。这是一个对在数据上进行密集工作的计算机的总称。
进行图像识别有几种方法。使用 卷积神经网络 位于许多识别技术的顶端，它通过一系列人工神经元层对图像进行过滤。卷积神经网络专为图像识别和类似图像处理而设计。通过结合诸如最大池化、填充和步幅配置等技术，CNN过滤器在图像上工作，帮助机器学习程序更好地识别图片中的主题。
图像识别的挑战
图像识别是当今广泛使用的技术之一。由于其受欢迎程度和持续使用，它面临许多具有挑战性的问题。这些问题包括：
1) 扭曲
对象即使扭曲也不会改变。系统从原始图像中学习，并形成这个对象只能是特定形状的认知。在现实世界中，形状会改变，因此当系统遇到对象的扭曲图像时，会发生不准确的情况。
2) 类间变化
某些对象在类内发生变化。它们可能具有不同的大小、形状，但仍然代表相同的类。例如，瓶子、按钮、包、椅子的大小和外观可能各不相同。
3) 视点变化
当将具有不同方向对齐的图像（实体对齐方式不同）输入系统时，它会预测不准确的值。系统无法理解更改图像的对齐方式（例如左、右、底部和顶部）不会使其不同，这是因为它会对图像识别造成挑战。
4) 尺度变化
如果对象的尺寸发生变化，将影响对对象的分类。我们越近观察对象，它在尺寸上看起来越大，反之亦然。
5) 遮挡
某些对象阻挡图像的完整视图，导致系统获取不完整的信息。需要开发一种对这些变化敏感且包含大量数据样本的算法。
在PyTorch中进行图像分类
PyTorch是深度学习中最流行的框架之一。图像分类是一个监督学习问题。使用预训练模型进行图像分类。
1) 预训练模型
预训练模型是在大型基准数据集（如ImageNet）上训练的神经网络模型。有各种预训练模型，如AlexNet和ResNet101。这两个模型都在ImageNet数据集上进行了训练。预训练一词表示深度学习架构，例如ResNet101和AlexNet，已经在某些数据集上进行了训练，并携带了相应的权重和偏差。TorchVision包含这两个体系结构和预训练模型。
a) 模型推断过程
如何使用预训练模型来预测输入的类别。这个过程涉及到模型推断，其中包含以下步骤：
- 读取输入图像。
- 对图像执行转换。
- 正向传递。
- 基于获得的分数显示预测。
b) 使用TorchVision加载预训练网络
我们可以轻松使用TorchVision模块使用预训练模型。为此，我们首先需要安装torchvision并从torchvision模块导入models，然后使用dir(models)查看我们可以使用的不同模型和体系结构。
pip install torchvision
from torchvision import models
dir(models) c) 使用AlexNet进行图像分类
在使用AlexNet进行图像分类时，需要执行以下步骤：
步骤1： 加载预训练模型。
步骤2： 指定图像转换。
步骤3： 加载输入图像并进行预处理。
步骤4： 模型推断。
d) 使用ResNet进行图像分类
在使用ResNet进行图像分类时，需要执行以下步骤：
步骤1： 加载预训练模型。
步骤2： 将模型置于评估模式。
步骤3： 进行模型推断。
步骤4： 打印模型预测的前5个类别。
在下一个主题中，我们将讨论MNIST数据集以及如何使用深度神经网络使模型适应图像数据。我们将讨论验证集，该集用于验证神经网络并检查其对新数据的泛化效果。在训练出最佳神经网络后，我们将使用它来预测来自网络的新图像。
