【分类介绍】

网络采用resnet家族

1.训练的时候根据需要进行迁移学习或者只训练分类层；为了做对比消融试验，优化器采用了Adam和SGD，也可以自行添加；损失函数采用多类别的交叉熵、学习率优化策略采用cos余弦退火算法

2. 验证集的评估会在训练同时完成，训练脚本会对训练集和验证集同时评估，指标有loss、准确率、混淆矩阵、recall、precision、F1 score、特异度等，并返回对应的曲线图像。也可以根据个人需要绘制不同曲线，请参考训练日志json文件

3. 推理的时候将图片放在指定目录即可

4. 想要更换数据集，参考readme文件，按照要求摆放好数据即可

本项目数据集为17种枸杞病害图像分类，可以一键运行