ResNet18模型微调：提升特定类别准确率

1. 背景与问题提出

在通用图像分类任务中，ResNet-18凭借其简洁的架构和出色的性能，成为轻量级模型中的经典选择。基于TorchVision 官方实现的 ResNet-18 模型，在 ImageNet 数据集上预训练后可识别 1000 类常见物体与场景，广泛应用于智能相册、内容审核、辅助驾驶等场景。

然而，尽管通用模型具备广泛的识别能力，但在特定垂直领域（如医疗影像、工业质检、农业病害识别）中，其对目标类别的分类准确率往往不尽人意。例如，在一个专注于“高山滑雪”场景识别的应用中，通用模型可能将“滑雪场”误判为“普通雪地”或“城市街道”，导致业务决策偏差。

因此，如何在保留 ResNet-18 高效推理优势的前提下，通过模型微调（Fine-tuning）显著提升特定类别的识别精度，成为一个关键工程问题。

2. 微调技术原理与策略设计

2.1 什么是模型微调？

模型微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域的标注数据对模型参数进行进一步训练，使其适应新任务的过程。相比于从零训练，微调能大幅减少训练时间、降低数据需求，并有效避免过拟合。

对于 ResNet-18 这类在 ImageNet 上预训练的模型，其前几层已学习到通用的边缘、纹理、形状等低级特征，而高层则编码了更抽象的语义信息。我们可以通过冻结部分层 + 微调解冻层的方式，实现高效迁移。

2.2 微调策略选择

针对本案例——提升“alp”（高山）和“ski”（滑雪）类别的识别准确率，我们采用以下三种主流微调策略：

策略	冻结层	训练方式	适用场景
全网络微调	无	所有层参与梯度更新	数据量充足（>5k/类），领域差异大
顶层替换+微调	前14层	仅训练最后全连接层及临近卷积块	小样本（<1k/类），领域相近
渐进式解冻	初始冻结全部	分阶段解冻深层 → 浅层	中等数据量，需平衡稳定性与适应性

考虑到实际部署环境为 CPU 推理且资源受限，我们推荐采用顶层替换 + 局部微调策略，在保证速度的同时最大化准确率提升。

3. 实践应用：基于 TorchVision 的 ResNet-18 微调实现

3.1 环境准备与依赖安装

# 基础环境 pip install torch torchvision torchaudio pip install flask pillow numpy matplotlib # 数据增强库 pip install albumentations

确保 PyTorch 支持 CPU 推理优化（如 JIT 编译、ONNX 导出等），以维持原始镜像的高性能特性。

3.2 数据集构建与预处理

假设我们要增强“alp”和“ski”两类的识别能力，需准备专属数据集：

正样本：高山、滑雪场、滑雪者、缆车、雪道等图片（每类不少于 800 张）
负样本：普通雪地、城市雪景、室内运动场等易混淆图像（约 600 张）

使用标准 ImageNet 归一化参数进行预处理：

import torch from torchvision import transforms train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # ImageNet stats ])

3.3 模型修改与微调代码实现

import torch import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights # 加载官方预训练权重（无需联网验证） weights = ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1 model = resnet18(weights=weights) # 替换最后的全连接层（原1000类 → 新任务2类） num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, 2) # alp vs ski # 冻结前14层（即 conv1 到 layer3） for name, param in model.named_parameters(): if "layer4" not in name and "fc" not in name: param.requires_grad = False # 查看可训练参数 print("Trainable parameters:") for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(f" {name}")

3.4 训练流程与优化技巧

import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-4) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.5) def train_epoch(model, dataloader): model.train() total_loss = 0.0 for images, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() scheduler.step() return total_loss / len(dataloader)

关键优化建议：

学习率设置：微调阶段使用较低学习率（1e-4 ~ 1e-5），防止破坏已有特征。
早停机制：监控验证集准确率，连续3轮无提升即停止。
混合精度训练：若支持，可启用torch.cuda.amp加速训练（CPU下不适用）。
模型保存：仅保存state_dict()，便于后续集成到 WebUI。

3.5 集成至 WebUI 并保持 CPU 优化

原有 Flask WebUI 可无缝接入微调后模型：

from flask import Flask, request, jsonify import PIL.Image as Image app = Flask(__name__) model.eval() # 切换为评估模式 @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['image'] img = Image.open(file.stream).convert('RGB') img_tensor = train_transform(img).unsqueeze(0) # 注意：这里复用训练transform（不含随机增强） with torch.no_grad(): output = model(img_tensor) probs = torch.softmax(output, dim=1)[0] # 映射回原始标签 classes = ['alp', 'ski'] result = { "top_predictions": [ {"class": classes[i], "confidence": float(probs[i])} for i in probs.argsort(descending=True)[:3] ] } return jsonify(result)