【AI实战营第二期】第二次作业提交11班

[GZL11]

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1. 题目：

基于 ResNet50 的水果分类

2.背景：

使用基于卷积的深度神经网络 ResNet50 对 30 种水果进行分类  

3.任务

划分训练集和验证集；  
按照 MMPreTrain CustomDataset 格式组织训练集和验证集；  
使用 MMPreTrain 算法库，编写配置文件，正确加载预训练模型；  
在水果数据集上进行微调训练；  
使用 MMPreTrain 的 ImageClassificationInferencer 接口，对网络水果图像，或自己拍摄的水果图像，使用训练好的模型进行分类。  

需提交的验证集评估指标（不能低于 60%）
ResNet-50

4. 作业数据集下载：

链接：(https://pan.baidu.com/s/1YgoU1M_v7ridtXB9xxbA1Q)  
[百度网盘地址](https://pan.baidu.com/s/1YgoU1M_v7ridtXB9xxbA1Q?pwd=52m9)  
提取码：52m9  

课程中猫狗数据集下载地址：

https://download.openmmlab.com/mmclassification/dataset/cats_dogs_dataset.tar

5.提交方式

请将作业内容上传到你自己的github仓库，并把对应的链接回复在评论区

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[skyeKing]

https://github.com/skyeKing/OpenMMLabCampHomework/blob/main/mmpretrain/MMPretrain

[guwuyue]

https://github.com/guwuyue/OpenMMLabCamp/blob/master/MMPretrain-README.md https://github.com/guwuyue/OpenMMLabCamp/blob/master/MMPretrain

[Gxhappiness]

https://github.com/Gxhappiness/mmpretrain-resnet50-fruit30classification

[xiaohui82]

https://github.com/xiaohui82/mmpretrain/tree/main

[DrZhang1208]

https://github.com/DrZhang1208/OpenMMLab_Task_2

[Adonis2018]

https://github.com/Adonis2018/mmlabwork/blob/main/MMPretrain%E7%BB%83%E4%B9%A0.ipynb