图像分类实战：mobilenetv2从训练到TensorRT部署（pytorch）

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的mobilenetv2图像分类模型实现分类任务。将训练的模型转为onnx，实现onnx的推理，然后再将onnx转为TensorRT，并实现推理。 通过本文你和学到： ​ 1、如何从torchvision.models调用mobilenetv2模型？ ​ 2、如何自定义数据集加载方式？ ​ 3、如何使用Cutout数据增强？ ​ 4、如何使用Mixup数据增强。 ​ 5、如何实现训练和验证。 ​ 6、如何使用余弦退火调整学习率。 ​ 7、如何载入训练的模型进行预测。 ​ 8、pytorch转onnx，并实现onnx推理。 ​ 9、onnx转TensorRT，并实现TensorRT的推理。 希望通过这篇文章，能让大家对图像的分类和模型的部署有个清晰的认识。 链接：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/123003159