深度学习天气系统识别模型信息

• 基于Pytorch和ResNet50模型实现天气图片识别。

概述

• 项目使用技术：Pytorch框架和ResNet50预训练模型1。
• 适合人群：适合基础阶段的同学阅读和学习1。

核心步骤

• 数据处理：从特定数据源下载并合并数据集，数据量约7万张1。
• 配置文件准备：存储全局变量，如文件存放位置等1。
• 自定义数据加载：使用transforms进行图片尺寸调整和张量转换1。
• 模型构建与训练：构建基于ResNet50的模型并在数据上进行训练134。
• 效果展示：展示模型对不同天气图片的识别效果1。

应用场景

• 自动驾驶：通过识别天气类型进行车辆控制，提高行车安全性2。

其他资源

• 源码地址：提供了项目的源码，便于交流学习1。