ResNet18物体识别实战：云端GPU 2块钱玩一整天-平芜编程栈

ResNet18物体识别实战：云端GPU 2块钱玩一整天

引言：创业团队的智能货架验证方案

作为创业团队的技术负责人，你可能正在为智能货架方案发愁：需要验证ResNet18模型在商品识别中的准确率，但公司没有GPU服务器，租用云主机包月又太贵。这种短期验证场景，其实只需要按小时计费的云端GPU就能完美解决。

ResNet18是计算机视觉领域的经典轻量级模型，它通过残差连接解决了深层网络训练难题，在保持高精度的同时大幅降低了计算资源需求。实测在CSDN算力平台上，用2元/天的GPU就能流畅运行完整的物体识别流程。本文将手把手带你：

用5分钟完成云端环境搭建
加载预训练模型实现开箱即用
自定义数据集测试实际效果
掌握关键参数调优技巧

1. 环境准备：2分钟搞定云端GPU

传统本地部署需要配置CUDA、PyTorch等复杂环境，而云端镜像已经预装好所有依赖。在CSDN算力平台操作如下：

登录后选择"镜像广场"
搜索"PyTorch 2.0 + CUDA 11.8"基础镜像
选择按量计费（建议RTX 3060及以上显卡）
点击"立即创建"

启动后通过Web终端或SSH连接实例，运行以下命令验证环境：

nvidia-smi # 查看GPU状态 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 检查PyTorch GPU支持

⚠️ 注意首次使用可能需要配置SSH密钥，平台会提供详细指引。如果只是短期测试，建议选择"按量计费"模式。

2. 快速上手：预训练模型直接推理

ResNet18在ImageNet数据集上预训练后，已经能识别1000种常见物体。我们先用现成模型测试效果：

import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 加载预训练模型（自动下载权重） model = models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1').eval().cuda() # 定义图像预处理 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载测试图片（替换为你的图片路径） img = Image.open("test_product.jpg") inputs = preprocess(img).unsqueeze(0).cuda() # 推理预测 with torch.no_grad(): outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) print(f"预测结果类别ID: {preds.item()}")

运行后会输出类别ID，对应ImageNet的类别标签。如果想看到具体商品名称，可以下载ImageNet类别映射文件。

3. 实战智能货架：自定义数据集验证

预训练模型虽然方便，但智能货架需要识别特定商品。我们可以用迁移学习快速适配：

3.1 准备商品数据集

建议按以下结构组织数据，每个子目录存放一类商品图片：

dataset/ ├── 可乐 │ ├── 1.jpg │ └── 2.jpg ├── 薯片 │ ├── 1.jpg │ └── 2.jpg └── 矿泉水 ├── 1.jpg └── 2.jpg

3.2 微调模型最后一层

import torchvision.datasets as datasets from torch.utils.data import DataLoader # 修改模型最后一层（假设有5类商品） model.fc = torch.nn.Linear(512, 5).cuda() # 加载数据集 train_data = datasets.ImageFolder('dataset', transform=preprocess) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=8, shuffle=True) # 只训练最后一层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(5): # 少量epoch即可 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch+1} 完成')

3.3 测试实际效果

训练完成后保存模型，然后用新图片测试：

torch.save(model.state_dict(), 'smart_shelf.pth') # 加载测试图片 test_img = Image.open("new_product.jpg") inputs = preprocess(test_img).unsqueeze(0).cuda() # 获取预测结果 with torch.no_grad(): outputs = model(inputs) probs = torch.nn.functional.softmax(outputs[0], dim=0) _, pred = torch.max(outputs, 1) print(f'预测类别: {train_data.classes[pred]}, 置信度: {probs[pred]:.2f}')