5个最火图像分类模型体验：ResNet18领衔，10元全试遍

引言

你是否曾经想学习计算机视觉，却被GitHub上密密麻麻的模型代码吓退？或是被本地环境的复杂配置搞得焦头烂额？图像分类作为计算机视觉的基础任务，其实并没有想象中那么难入门。今天，我将带你用最简单的方式，一次性体验5个最流行的图像分类模型，全部花费不超过10元！

这5个模型分别是：ResNet18、VGG16、MobileNetV2、EfficientNetB0和DenseNet121。它们各有所长，有的精度高，有的速度快，有的体积小。最重要的是，我们将使用预训练好的模型，无需从零开始训练，让你在几分钟内就能看到实际效果。

1. 环境准备：零配置开箱即用

传统上，要运行这些模型，你需要安装CUDA、PyTorch等一堆依赖，但现在有了更简单的方法：

选择GPU实例：在CSDN星图镜像广场选择带有PyTorch环境的GPU实例
启动预装环境：这些镜像已经预装了所有必要的库和依赖
准备测试数据：我们将使用经典的CIFAR-10数据集，它包含10类常见物体的6万张图片

# 安装必要库（通常镜像已预装） pip install torch torchvision

2. 快速体验5大模型

2.1 ResNet18：平衡性能的代表作

ResNet18是残差网络的精简版，解决了深度网络训练难的问题：

import torch from torchvision import models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 示例预测代码 from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 这里可以加载你自己的图片进行测试

2.2 VGG16：经典深度网络

VGG16以其简单的结构闻名，全部使用3×3卷积：

model = models.vgg16(pretrained=True)

2.3 MobileNetV2：轻量级王者

专为移动设备设计，在保持不错精度的同时大幅减少计算量：

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

2.4 EfficientNetB0：参数效率冠军

通过复合缩放方法，在精度和效率间取得更好平衡：

model = models.efficientnet_b0(pretrained=True)

2.5 DenseNet121：密集连接创新

每层都连接到所有后续层，促进特征重用：

model = models.densenet121(pretrained=True)

3. 模型对比与选择指南

模型	参数量(M)	准确率(ImageNet)	适合场景	推理速度(ms)
ResNet18	11.7	69.8%	通用场景	3.2
VGG16	138	71.6%	研究学习	10.5
MobileNetV2	3.5	71.9%	移动端/嵌入式	1.8
EfficientNetB0	5.3	77.1%	资源受限环境	4.1
DenseNet121	8.1	74.7%	特征重用重要场景	5.7

4. 实战技巧与常见问题

4.1 输入预处理要点

所有模型都需要相同的预处理步骤： 1. 调整大小到224×224（部分模型如EfficientNet可能有不同） 2. 使用相同的归一化参数（mean和std） 3. 输入张量形状应为[1, 3, 224, 224]

4.2 模型微调技巧

如果你想在自己的数据集上微调：

# 以ResNet18为例 model = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10) # CIFAR-10有10类 # 只训练最后一层 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False for param in model.fc.parameters(): param.requires_grad = True