又到整理的时候了,这次参考torchvision里面的resnet34源代码,自己修改了一下,实现cifar10数据集的分类任务。 其实网络上已经有很多优秀的源代码了,没必要再写,如果执意要说个理由的话,就当是自己的笔记了哈哈,方便以后使用可以快速查阅。没别的,菜鸟就应该多积累。
本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet34等等,你会遇到最后的特征图大小不够用的情...
在Resnet残差网络中,具有多个以上所述的残差模块,在代码实现上,我们只需要实现一次残差模块,然后多次调用该模块即可,将该模块的精简示意图如下图所示,在下文我们将使用该精简示意图来表示残差模块。 Resnet34残差网络结构 用于分类Cifar-10数据集的Resnet34残差网络可以分为6个大模块,如下图所示: 下面我们分别细说...
2.2 ResNet模型 图像分类中的经典模型为CNN,但CNN随着层数的增加,显示出退化问题,即深层次的网络反而不如稍浅层次的网络性能;这并非是过拟合导致的,因为在训练集上就显示出退化差距。而ResNet能较好地解决这个问题。 ResNet全名Residual Network,中文名为残差神经网络,曾获得2015年ImageNet的冠军。而且首次...
ResNet模型 图像分类中的经典模型为CNN,但CNN随着层数的增加,显示出退化问题,即深层次的网络反而不如稍浅层次的网络性能;这并非是过拟合导致的,因为在训练集上就显示出退化差距。而ResNet能较好地解决这个问题。 ResNet全名Residual Network,中文名为残差神经网络,曾获得2015年ImageNet的冠军。ResNet...
以(224, 224)大小的图像为输入的经典ResNet可以在这里找到 数据增强 首先加载Cifar-10数据可以使用tensorflow中提供的官方加载函数 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=tf.keras.datasets.cifar10.load_data()train_labels=tf.keras.utils.to_categorical(train_labels,10)test_labels=tf.keras...
本部分介绍如何采用ResNet解决CIFAR10分类问题。 之前讲到过,ResNet包含了短接模块(short cut)。本节主要介绍如何实现这个模块。 先建立resnet.py文件。 如图 先引入相关包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import torch import torch.nn as nn 准备构建resnet单元 代码语言:javascript...
ResNet主要有五种主要形式:Res18,Res34,Res50,Res101,Res152; 如下图所示,每个网络都包括三个主要部分:输入部分、输出部分和中间卷积部分(中间卷积部分包括如图所示的Stage1到Stage4共计四个stage)。尽管ResNet的变种形式丰富,但都遵循上述的结构特点,网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异...
ResNet 的主要特点是在网络中引入了残差结构,使得网络更容易学习到恒等映射,从而提高了模型的性能。 2.CIFAR-10 数据集介绍 CIFAR-10 是一个常用的计算机视觉数据集,包含 60000 张 32x32 彩色图片,分为 10 个类别。这个数据集被广泛应用于图像分类任务的研究和评估。 3.ResNet 在 CIFAR-10 上的结构 在CIFAR...
目录1 数据处理 1.1 数据集介绍 1.2数据处理与划分 2 模型构建- Pytorch高层API中的Resnet18 3 模型训练 4 模型评价 5 比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果: 6 模型预测 7 完整代码 8 参考链接 1 数据处理 1.1 数据集介绍 数据规模: C...