【AI实战营第二期】第二次作业提交02班

[Hongru0306]

题目：基于 ResNet50 的水果分类

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

任务：

1. 划分训练集和验证集
2. 按照 MMPreTrain CustomDataset 格式组织训练集和验证集
3. 使用 MMPreTrain 算法库，编写配置文件，正确加载预训练模型
4. 在水果数据集上进行微调训练
5. 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
6. 需提交的验证集评估指标（不能低于 60%） ResNet-50

   数据集下载：

   链接:(https://pan.baidu.com/share/init?surl=YgoU1M_v7ridtXB9xxbA1Q) t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

   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。

[mm-assistant[bot]]

We recommend using English or English & Chinese for issues so that we could have broader discussion.

[weijia99]

https://github.com/weijia99/camp-lab-assignment/tree/master/assign2

[Zhihao-z]

https://github.com/MAMOB/OpenMMLabCamp-MAMBO

[douling843]

https://github.com/douling843/Resnet50_fruit30

[Alias-z]

https://github.com/Alias-z/mmcamp2023/tree/main/Assignment2

[JMcarrot]

https://github.com/JMcarrot/mm_practice/tree/main/task2_6.9

[1142328359]

https://github.com/1142328359/MMlab-learn/tree/main/mmpretrain-lesson2

[AIR-JIANG]

https://github.com/AIR-JIANG/mmpretrain_test

[kv-chiu]

https://github.com/kv-chiu/Fruit-Classification