MicroTiClassifier

MicroTiClassifier 是一个基于深度学习的图像分类实验项目。

基于预训练的 VGG16 模型，使用 5 类共 825 张原始图片进行迁移学习，实现对钛合金微观组织图像的分类。

项目结构

模块	功能	详细
config	配置文件	文件路径、训练参数
data	数据集	无
log	数据处理日志	运行时生成
notebook	JupyterLab	模型训练的 notebook
output	模型训练输出	运行时生成
script	可视化分析脚本	网格图、训练日志、混淆矩阵、PCA 降维、PR 曲线、分类报告、ROC 曲线、数据集统计、t-SNE 降维、UMAP 降维
source	模型相关脚本	模型导出、类激活热力图、模型预测、语义特征提取、模型训练
util	数据处理脚本	原始数据集分析、数据增强、图像文件筛选、数据集划分、数据集统计分析

实验环境

OS	Python	PyTorch	CUDA
Windows 11 24h2	3.11	2.3.1	-
Ubuntu 22.04 LTS	3.11	2.3.1	12.1

完整依赖清单：pyproject.toml。

快速开始

1. 克隆

git clone https://github.com/huang2fire/MicroTiClassifier.git

2. 配置环境

• uv(recommend)

安装 uv

cd ./MicroTiClassifier
uv sync

• conda

安装 miniforge

conda create -n MicroTiClassifier python=3.11
conda activate MicroTiClassifier
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
conda install transformers pandas scikit-learn umap-learn matplotlib seaborn jupyterlab tqdm grad-cam onnx

3. 数据集

暂不开放。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。