基于ResNet50和PyTorch的猫狗图像分类系统设计与实现
摘要：本文实现了一个基于ResNet50和PyTorch的猫狗分类系统，通过迁移学习微调预训练模型，并结合标准化与数据增强提升分类精度，最终在测试集上达到了90%以上的准确率。系统使用PySide6构建用户界面，支持模型训练、预测及结果可视化，并分析了迁移学习和数据预处理中的技术挑战，展望了未来优化与多任务分类的潜力。
作者：Bob(改进)
算法概述
ResNet50（Residual Network 50） 是由微软研究院于 2015 年提出的一种深度卷积神经网络（CNN）结构，是 ResNet（残差网络） 系列的重要代表。ResNet50 通过引入 残差连接（Residual Connection） 或 捷径连接（Shortcut Connection） 来有效解决了深层神经网络中常见的 梯度消失 和 退化问题，从而显著提高了模型的训练效率和性能。
在传统的深度网络中，随着层数的增加，模型的训练误差往往不降反升，导致网络难以优化。为了解决这一问题，ResNet 引入了 恒等映射（identity mapping） 的概念，即在每一层的输出与输入之间建立捷径，使网络能够学习到 残差函数（Residual Mapping），而非学习完整的映射。通过这种方式，网络可以更容易地训练，即使是在非常深的网络结构中，仍能避免梯度消失的问题。
ResNet50 是 ResNet 系列中常用的一个版本，包含了 50 层可训练参数。该模型结构主要包括一个初始卷积层（Conv1）、四个残差模块组（Conv2_x、Conv3_x、Conv4_x、Conv5_x），以及最后的全连接层（FC）。每个残差模块由多个 Bottleneck 结构构成，其中包含了 1×1、3×3 和 1×1 的卷积层组合。Bottleneck 结构的引入有效降低了计算复杂度，并且保证了网络在更深层次的特征提取能力。
在图像分类任务中，ResNet50 通常会使用 ImageNet 数据集上预训练的权重进行迁移学习（Transfer Learning），通过微调网络的参数，快速适应新的任务和数据集。ResNet50 在猫狗分类、花卉识别、人脸识别等任务中表现出色，因其具有较强的特征提取能力、较高的训练稳定性和计算效率。该模型已经成为深度学习领域中最为常见和应用最广泛的基础网络之一，广泛应用于各类图像分类和识别任务中。
系统设计
本系统基于ResNet50和PyTorch框架设计，集成了数据预处理、模型训练、图像预测与可视化界面，实现了猫狗图像的高效分类与交互式展示。
图1 系统整体流程图
数据集构建
1.数据来源
本数据集包含猫和狗。数据源来自Google图像搜索，适用于猫狗识别系统研究。
表1 数据集基本信息
图2 数据集图片
2.分类格式
该格式用于图像分类任务，广泛应用于包括ResNet50在内的深度学习模型训练。数据集中的图像将根据类别进行分类，以确保数据与模型的高效匹配，从而提升分类精度和推理效率。
图3 分类数据集格式
3.数据集划分
本研究使用的分类图像数据集仅包含按类别整理的图像文件，该数据集适用于图像分类任务，用于模型的训练与验证。
图4 数据集划分：测试集和训练集
模型训练
图5 模型训练流程图
图6 模型训练完成
该系统硬件配置如下，如果您的电脑配置低于下述规格，模型训练时间及结果可能会与本系统的训练日志存在差异，请注意。
表2 电脑硬件配置
功能展示
1.主界面
图7 系统主界面
2.随机检测
图8 随机测试
3.自定义检测
图9 自定义测试