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RESNET50网络在青铜器分类上的应用

​ 本文探讨了使用卷积神经网络（CNN）中的RESNET50模型对青铜器进行分类的应用。该研究基于网络上收集的不同青铜器图像数据集，通过torchversion库函数进行了数据预处理、模型设计与训练、性能评估等步骤，实现了对青铜器的自动化分类。这种现代机器学习技术为考古学家和历史学家提供了新的一种高效的工具来分析和识别青铜器，进而深入了解古代中国的社会结构和技术进步。

1.数据集

​ 本文使用的的数据集均来自成员网上手动收集和人工，每张图片都被精确地标注了文物类型。数据集的构建过程包括以下几个步骤：

• 数据收集：从不同的考古来源收集青铜器图像
• 数据标注：对每张图像进行类型标注，确保数据的准确性和一致性
• 数据处理：对图像进行预处理，包括调整大小、归一化和数据增强，以适应模型的输入需求

2.模型

​ RESNET50作为一种深度残差网络，因其在图像分类任务中的出色表现而被选中。RESNET50能够有效地缓解深度网络中的梯度消失问题，使得训练更深层的网络成为可能。下面将详细介绍RESNET50的架构和每个部分的功：

​ RESNET50基本结构：

1. 输入层

   • 功能：接收和处理输入的图像数据。

   • 实现：输入层通常接收形状为 (224, 224, 3) 的图像，这意味着图像被调整为224x224像素的大小，并具有三个颜色通道（红色、绿色和蓝色）。

   • 代码：图像在进入模型之前会经过预处理函数进行尺寸调整和归一化。

   
   from torchvision import transforms
   preprocess = transforms.Compose([
       transforms.Resize(256),
       transforms.CenterCrop(224),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
   ])