说明

该项目分为三个文件夹

• code：包含模型代码、训练代码和测试代码

• result：包含模型训练中每一轮的结果

• model：阿里云盘分享连接，包含ResNetRGA50、ResNetAtt50和ResNet50训练到的最高的正确率的pth文件

文件说明

RGA.py和Attention.py分别为RGA模块和注意力机制

ResNetRGA.py和ResNetAtt.py分别使用RGA模块和注意力机制的ResNet50

ResNet.py是未修改的ResNe50

Mean_std_batch.py分批计算均值和标准差

LoadModelParam.py用来加载模型文件

train.py和test.py分别是训练和测试代码

使用

训练只要使用python ./train.py即可，默认使用ResNetRGA，在train.py中定位到test=Resnet50_RGA(10)这行可以修改使用的模型

Mean_std_batch.py会对变量TRAIN_DATASET_PATH下的所有png图片进行计算

依赖

该项目总共的依赖

• torch

• os

• opencv-python

• glob

• tqdm

• thop

• csv

• pillow

• tensorboardX

• torchvision

model文件夹说明

Q:为什么不直接上传模型？

A:因为模型文件大小超过了git上传限制的100MB，而且阿里云盘不给分享