PyTorch图像分类模型实现及SCI论文应用

基于 PyTorch 的图像分类模型实现，不仅代码结构清晰，还能直接对接 SCI 论文应用，比较适合要搞科研项目或者比赛的你。支持多种主流架构，比如 EfficientNet、CIFAR-10 之类的，训练和推理部分都已经封装好了，响应也快，改改就能直接跑。

PyTorch 的 EfficientNet 实现还挺靠谱的，参数设置灵活，适合你想跑个高精度模型试试。看这里：PyTorch 实现 EfficientNet 图像分类模型

多模型整合的那份代码也蛮值得一看，像 ResNet、VGG、MobileNet 都打包进去了，懒得配置的可以直接上手：pytorch 图像分类完整代码及多种模型方法

还有个花卉图像分类器源码，对细粒度分类挺有，适合拿来当简化版项目练练手：使用 PyTorch 对花卉种类进行分类的图像分类器源码

顺手带一套预训练模型脚本和权重集合，省得你自己找一堆权重来回配：Python PyTorch 图像分类模型脚本预训练权重集合

要写论文的同学别错过了，SVM 和 BOVW 相关的分类模型论文也收进来了，搞传统方法的也有得玩：

• SVM 图像分类论文
• BOVW 图像分类论文

如果你刚上手 PyTorch 或者准备做点图像分类方向的小项目，这套资源算是比较全的了，工具链也齐，拿来直接开搞都没问题。