🚀 ResNet18 小项目：识别空车位
依赖
pip install -r requirements.txt
🤔背景 ： 露天停车场一个较好的优势是可以商用遥感卫星，虽然对于大部分普通停车场还不具备这一条件，但是实际应用场景可以对于该模块进行进一步修改，为了更好地简化问题，我们利用遥感卫星拍摄的图像拍摄空车位
数据集
本文数据集来自 https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/122491
大致如下🌈: ❗空车位( 左 ) ⭕有车车位( 右 )
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总样本分布情况：⭕$829$ 个正类样本 ⭕$258$ 个负类样本
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实际训练时，将图像转为😶🌫️
$32\times 32$ 格式然后投入训练 -
切分训练集，测试集从 整个数据集 按照
$8:2$ 比例随机切分✔️
模型
本项目采用 ResNet18 架构，其结构如下：
💫这样的架构足以解决大多数图像分类情况
训练
训练了 😊10 个 Trained 文件夹
推理
运行 inference.py 即可使用模型对一个图片进行判断是否为空车位，例如你运行这一 python 文件，即可得到模型对于：
这实际上是有点算比较难以分出的样本，因为边角是有车的，不过我们的模型输出了正确的值