ResNet18古玩鉴别：收藏爱好者的AI火眼金睛-开发者社区

ResNet18古玩鉴别：收藏爱好者的AI火眼金睛

引言

作为一名古董收藏爱好者，你是否曾经为辨别真伪而苦恼？那些高仿品往往连专业鉴定师都可能看走眼。现在，借助AI技术，普通人也能拥有"火眼金睛"。本文将介绍如何用ResNet18这个轻量级深度学习模型，快速搭建一个古玩鉴别助手。

ResNet18是微软研究院2015年提出的经典图像分类模型，虽然只有18层深度，但在各类图像识别任务中表现优异。它特别适合处理古玩鉴别这种需要捕捉细微纹理和光泽差异的任务。通过云端GPU资源，即使没有编程基础的小白用户，也能在5分钟内部署并运行这个模型。

1. 环境准备与镜像部署

1.1 选择预置镜像

在CSDN星图镜像广场中，搜索"PyTorch ResNet18"即可找到预装好所有依赖的镜像。这个镜像已经包含了：

PyTorch深度学习框架
ResNet18预训练模型权重
必要的图像处理库(OpenCV, PIL等)
Jupyter Notebook交互环境

1.2 一键部署

选择镜像后，点击"立即部署"按钮，系统会自动分配GPU资源。部署完成后，你会获得一个可以访问的Jupyter Notebook环境。整个过程通常不超过2分钟。

# 镜像已预装所有依赖，无需额外安装 # 直接进入工作目录即可开始使用 cd /workspace/resnet18-antique

2. 模型加载与使用

2.1 加载预训练模型

在Jupyter Notebook中新建一个Python笔记本，输入以下代码加载ResNet18模型：

import torch import torchvision.models as models # 加载预训练的ResNet18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 设置为评估模式 # 如果有GPU可用，将模型转移到GPU上 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) print("模型加载完成，设备：", device)

2.2 图像预处理

古玩图像需要经过标准化处理才能输入模型。以下代码展示了如何准备输入图像：

from torchvision import transforms from PIL import Image # 定义图像预处理流程 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 调整大小 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor(), # 转为张量 transforms.Normalize( # 标准化 mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ) ]) # 加载并预处理图像 def load_image(image_path): img = Image.open(image_path) img_tensor = preprocess(img) img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0) # 添加批次维度 return img_tensor.to(device)

3. 古玩鉴别实战

3.1 准备古玩数据集

为了训练模型识别古玩，我们需要准备两类数据：

真品古玩的高清照片（至少每个类别100张）
高仿品的对应照片

建议按照以下目录结构组织数据：

antique_dataset/ ├── train/ │ ├── genuine/ # 真品 │ └── fake/ # 仿品 └── val/ ├── genuine/ └── fake/

3.2 微调模型

使用准备好的数据集对ResNet18进行微调：

import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import ImageFolder # 修改模型最后一层，适应二分类任务 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) # 2个输出：真品/仿品 # 定义数据加载器 train_dataset = ImageFolder('antique_dataset/train', transform=preprocess) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环 for epoch in range(10): # 训练10轮 running_loss = 0.0 for images, labels in train_loader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')

3.3 鉴别高仿品的技巧

训练好的模型可以识别高仿品的几个关键特征：

釉面光泽：真品瓷器釉面光泽自然，仿品往往过于均匀
胎质纹理：老物件胎质有自然老化痕迹，仿品纹理过于规则
款识笔画：名家款识笔画力度变化，仿品常显生硬
包浆分布：真品包浆分布自然，仿品人为做旧痕迹明显

使用模型进行预测的代码示例：

def predict_antique(image_path): img_tensor = load_image(image_path) with torch.no_grad(): output = model(img_tensor) _, predicted = torch.max(output, 1) return "真品" if predicted.item() == 0 else "仿品" # 示例使用 result = predict_antique("test_porcelain.jpg") print(f"鉴别结果：{result}")

4. 常见问题与优化技巧

4.1 模型准确率不高怎么办？

如果发现模型鉴别效果不理想，可以尝试：

增加数据量：收集更多真伪对比样本，特别是高仿品样本
数据增强：使用旋转、翻转、色彩抖动等技术扩充数据集
调整学习率：尝试不同的学习率(如0.0001到0.01之间)
延长训练：增加训练轮数(epochs)，观察损失曲线

4.2 如何保存和加载训练好的模型？

保存训练好的模型：

torch.save(model.state_dict(), 'antique_resnet18.pth')

加载已保存的模型：

model.load_state_dict(torch.load('antique_resnet18.pth')) model.eval()

4.3 模型部署为API服务

如果你想通过网页或手机应用访问这个鉴别服务，可以使用Flask快速搭建API：

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['image'] img = Image.open(file.stream) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): output = model(img_tensor) _, predicted = torch.max(output, 1) return jsonify({'result': 'genuine' if predicted.item() == 0 else 'fake'}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)