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。