# ResNet-50用于汽车种类分类

**Repository Path**: steve-wangi/ResNet50-Car-Classification

## Basic Information

- **Project Name**: ResNet-50用于汽车种类分类
- **Description**: 基于ResNet-50深度卷积神经网络的汽车种类分类解决方案，实现从数据读取到模型部署的全流程深度学习任务，支持10类汽车子类（如公共汽车、家庭轿车、消防车等）的细粒度分类。 
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-08
- **Last Updated**: 2025-06-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ResNet-50 用于汽车种类分类

#### 介绍
基于ResNet-50深度卷积神经网络的汽车种类分类解决方案，实现从数据读取到模型部署的全流程深度学习任务，支持10类汽车子类（如公共汽车、家庭轿车、消防车等）的细粒度分类。 

#### 使用说明

1.  数据集为car；test文件夹包含200张未分类且无标签的汽车图片，用于使用模型进行分类；train和val文件夹下有10类汽车子类，每子类均有140张汽车图片，用于模型训练
2.  train_model.py训练模型
3.  test_model.py使用训练好的模型将test文件夹下的200张汽车图片进行分类

#### 训练结果
![输入图片说明](training_performance.png)
![输入图片说明](roc_curve.png)
![输入图片说明](precision_recall_curve.png)
![输入图片说明](confusion_matrix.png)
![输入图片说明](class_metrics.png)