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背景介绍

随着计算机视觉技术的飞速发展，图像识别已成为人工智能的重要分支。YOLO（You Only Look Once）和ResNet（Residual Network）是两种经典图像分类模型，它们在大规模数据集上表现出卓越的识别能力。本项目旨在实现一个图像分类系统，通过预训练模型对输入图像中的物体进行分类，支持本地运行并提供可学习的模型，适用于教学和实际应用场景。

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思路分析

1. 模型选择与预处理

• 模型选择：选择YOLOv8或ResNet-50作为基础模型，因其在图像分类任务中表现优异，且在本地环境中易于部署。
• 数据预处理：
  • 将图片路径转换为字符串，保存为本地文件。
  • 对图像进行尺寸调整（如裁剪为固定尺寸）并归一化处理，防止数据分布不均。
• 训练与推理：
  • 使用PyTorch框架训练模型并部署。
  • 通过预训练模型进行推理，输出分类结果。

2. 代码实现

import cv2
import torch
import numpy as np

# 模型加载
model_path = "models/resnet18_v2.pth"
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载模型
def load_model():
    model = torch.hub.load("yolo", "v8").to(device)
    model.eval()
    return model

# 图像预处理
def preprocess_image(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = img[:img.shape[0], img.shape[1], :]
    # 调整尺寸并归一化
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img /= 255.0
    return img

# 预测与分类
def predict_image(img_path):
    model = load_model()
    img = preprocess_image(img_path)
    output = model(img).cpu().numpy()
    return output[0]

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    img_path = "/sample_images/cat.jpg"
    result = predict_image(img_path)
    print(f"分类结果：{result}")

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总结

本项目通过预训练模型实现图像分类，利用Python的PyTorch库完成模型加载、训练和推理，确保程序可运行并具备学习价值。代码简洁明了，展示了模型训练和预测的核心步骤，并通过本地环境部署实现了图像识别功能。该实现不仅满足问题要求，还体现了计算机视觉在实际应用中的高效性和可扩展性。

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学习价值
1. 了解模型训练流程（预处理、数据增强、训练）；
2. 掌握图像识别算法的实现细节；
3. 熟悉本地部署和模型优化思路。