第15章：ConvNeXt图像分类实战：遥感场景分类【包含本地网页部署、迁移学习】
目录
1. ConvNeXt 模型
2. 遥感场景建筑识别
2.1 数据集
2.2 训练参数
2.3 训练结果
2.4 本地部署推理
3. 下载
1. ConvNeXt 模型
ConvNeXt是一种基于卷积神经网络（CNN）的现代架构，由Facebook AI Research (FAIR) 团队在2022年提出。它通过借鉴Transformer的设计思想，对传统CNN进行了改进，使其在图像分类等任务中表现优异，甚至超越了Vision Transformers（ViT）
详细介绍：
基于ConvNeXt网络的图像识别-CSDN博客
核心思想
ConvNeXt的核心思想是将Transformer的成功设计理念（如ViT）引入CNN，同时保留卷积的固有优势。通过一系列现代化改进，ConvNeXt在保持高效性的同时，提升了性能。
主要改进
-
大卷积核：使用更大的卷积核（如7x7）来扩大感受野，类似于Transformer中自注意力机制捕捉全局信息的能力。
-
分层设计：采用类似ResNet的分层结构，逐步降低分辨率并增加通道数，以提取多尺度特征。
-
倒置瓶颈结构：借鉴MobileNetV2的倒置瓶颈设计，先扩展通道数再进行深度卷积，最后压缩通道数，提升计算效率。
-
Layer Normalization：用Layer Normalization替换Batch Normalization，更适合小批量训练，并提升模型稳定性。
-
GELU激活函数：使用GELU激活函数替代ReLU，因其在Transformer中的表现更佳。
-
减少激活和归一化层：减少不必要的激活和归一化层，简化网络结构，提升性能。
-
Stochastic Depth：引入随机深度（Stochastic Depth），在训练时随机丢弃部分层，增强模型泛化能力。
2. 遥感场景建筑识别
ConvNeXt 实现的model部分代码如下面所示，这里如果采用官方预训练权重的话，会自动导入官方提供的最新版本（ImageNet）的权重
2.1 数据集
数据集文件如下：
具体图像示例：
标签如下：
{
"0": "airport",
"1": "bridge",
"2": "church",
"3": "forest",
"4": "lake",
"5": "river",
"6": "skyscraper",
"7": "stadium",
"8": "statue",
"9": "tower",
"10": "urbanPark"
}其中，训练集的总数为820，验证集的总数为345
2.2 训练参数
训练的参数如下：
parser.add_argument("--model", default='tiny', type=str,help='tiny,small,base,large')
parser.add_argument("--pretrained", default=True, type=bool) # 采用官方权重
parser.add_argument("--freeze_layers", default=True, type=bool) # 冻结权重
parser.add_argument("--batch-size", default=8, type=int)
parser.add_argument("--epochs", default=30, type=int)
parser.add_argument("--optim", default='AdamW', type=str,help='SGD,Adam,AdamW') # 优化器选择
parser.add_argument('--lr', default=0.01, type=float)
parser.add_argument('--lrf',default=0.01,type=float) # 最终学习率 = lr * lrf
parser.add_argument('--save_ret', default='runs', type=str) # 保存结果
parser.add_argument('--data_train',default='./data/train',type=str) # 训练集路径
parser.add_argument('--data_val',default='./data/val',type=str) # 验证集路径需要注意的是网络分类的个数不需要指定，摆放好数据集后，代码会根据数据集自动生成！
更换数据集的话，将data-train和data-val路径更改即可，一键运行！
trian脚本会在训练同时自动验证，生成训练和验证的曲线图和指标
网络模型信息如下：
"train parameters": {
"model version": "tiny",
"pretrained": true,
"freeze_layers": true,
"batch_size": 8,
"epochs": 30,
"optim": "AdamW",
"lr": 0.01,
"lrf": 0.01,
"save_folder": "runs"
},
"dataset": {
"trainset number": 820,
"valset number": 345,
"number classes": 11
},
"model": {
"total parameters": 27818891.0,
"train parameters": 9995,
"flops": 4463390208.0
},2.3 训练结果
所有的结果都保存在 save_ret 目录下，这里是 runs ：
weights 下有最好和最后的权重，在训练完成后控制台会打印最好的epoch
这里只展示部分结果：可以看到网络没有完全收敛，增大epoch会得到更好的效果
最后一轮结果：
"epoch:29": {
"train info": {
"accuracy": 0.9987804877926978,
"airport": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"bridge": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"church": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"forest": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 0.987,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 0.9935
},
"lake": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"river": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"skyscraper": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"stadium": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"statue": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"tower": {
"Precision": 1.0,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 1.0,
"F1 score": 1.0
},
"urbanPark": {
"Precision": 0.9872,
"Recall": 1.0,
"Specificity": 0.9987,
"F1 score": 0.9936
},
"mean precision": 0.9988363636363636,
"mean recall": 0.9988181818181818,
"mean specificity": 0.9998818181818181,
"mean f1 score": 0.9988272727272729
},
"valid info": {
"accuracy": 0.8463768115696703,
"airport": {
"Precision": 0.9231,
"Recall": 0.8571,
"Specificity": 0.997,
"F1 score": 0.8889
},
"bridge": {
"Precision": 0.9032,
"Recall": 0.8485,
"Specificity": 0.9904,
"F1 score": 0.875
},
"church": {
"Precision": 0.7647,
"Recall": 0.8125,
"Specificity": 0.9878,
"F1 score": 0.7879
},
"forest": {
"Precision": 0.9259,
"Recall": 0.7576,
"Specificity": 0.9936,
"F1 score": 0.8333
},
"lake": {
"Precision": 0.9091,
"Recall": 0.7692,
"Specificity": 0.997,
"F1 score": 0.8333
},
"river": {
"Precision": 0.7872,
"Recall": 0.9024,
"Specificity": 0.9671,
"F1 score": 0.8409
},
"skyscraper": {
"Precision": 0.875,
"Recall": 0.7,
"Specificity": 0.997,
"F1 score": 0.7778
},
"stadium": {
"Precision": 0.8943,
"Recall": 0.9649,
"Specificity": 0.9437,
"F1 score": 0.9283
},
"statue": {
"Precision": 0.8095,
"Recall": 0.6296,
"Specificity": 0.9874,
"F1 score": 0.7083
},
"tower": {
"Precision": 0.7143,
"Recall": 0.4167,
"Specificity": 0.994,
"F1 score": 0.5263
},
"urbanPark": {
"Precision": 0.7,
"Recall": 0.875,
"Specificity": 0.9617,
"F1 score": 0.7778
},
"mean precision": 0.8369363636363637,
"mean recall": 0.7757727272727273,
"mean specificity": 0.9833363636363637,
"mean f1 score": 0.7979818181818181
}
}训练集和测试集的混淆矩阵：
ROC曲线和auc值：
2.4 本地部署推理
推理是指没有标签，只有图片数据的情况下对数据的预测，这里使用了网页推理
值得注意的是，如果训练了自己的数据集，需要对infer脚本进行更改，如下：
# 参数
MODEL = 'tiny'
LABELS = r'D:\project\ConvNeXt全家桶\runs\class_indices.json'
PTH = r'D:\project\ConvNeXt全家桶\runs\weights\best.pth'
IMAGE_PATH = r'D:\project\ConvNeXt全家桶\data\train\airport\0.jpg'运行：
streamlit run D:\project\ConvNeXt全家桶\infer.py
3. 下载
关于本项目代码和数据集、训练结果的下载：
基于ConVNeXt神经网络模型实现的迁移学习、图像识别项目：遥感场景分类网页推理资源-CSDN文库
关于Ai 深度学习图像识别、医学图像分割改进系列：AI 改进系列_听风吹等浪起的博客-CSDN博客
神经网络改进完整实战项目：改进系列_听风吹等浪起的博客-CSDN博客