// 项目
已完成独立开发者
基于深度学习的海洋生物分类
PyTorchViTEfficientNetComputer Vision
CS5242 Course Project — 代码仓库待补充
项目简介
- 构建了端到端的分类流水线，处理 2 万余张真实水下物种图像，涵盖数据清洗、数据增强以及类别不均衡处理。
成果
- 将基于 Transformer 的 ViT 微调至 97.4% 测试准确率，基于 CNN 的 EfficientNet-B0（参数量小得多）达到 87%；并分析了两者在准确率与效率之间的权衡。