ここを参考に。
qiita.com
学習済みモデルにはResNet-18を使用。
データセットは以下を使用。
Potato Leaf Disease Datasetwww.kaggle.com
Train: 3ラベル(Healthy, Early blight, Late blight) 各300枚
Validation: 3ラベル 各100枚
実行結果
Training complete in 8m 21s
Best val Acc: 0.803333
コード
github.com
追記：以下のFeature extractor（最終段のFC層だけ訓練）を試したら速い＆精度が高かった。
https://torch.classcat.com/category/transfer-learning/
Training complete in 1m 16s
Best val Acc: 0.976667
