深度学习车型识别系统pytorch源码及使用说明包含五个主要模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整和训练可视化。启动器作为该项目的入口，提供了多种启动方式，以下为部分启动器参数设置示例。如何处理数据集是深度学习模型训练的关键，我们采用一种通用的结构将数据集返回，以便于网络模型的加载和处理。本系统使用了基于深度残差网络的模型，其中提供了Resnet-18、Resnet-34、Resnet-50、Resnet-101和Resnet-152几个不同规模的残差网络。残差结构通过快捷连接大大减少了参数数量和内存使用。