return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_to...
def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch....
左边残差结构主要用于层数较少的ResNet-34,右边用于层数较多的RestNet-50/101/152.以左面为例,深度为256的输入数据经过256个3x3的卷积核卷积后,使用relu激活函数激活,再经过256个3x3的卷积核卷积后与原输入数据相加(主分支与shortcut捷径的输出特征矩阵shape,即高度宽度以及深度必须相同),最后再进行relu激活。
5、总结 6、CNN保持平移、缩放、变形不变性的原因 (二)ResNet详解 1、背景 2、残差结构 3、ResNet模型结构 4、实线残差结构 VS 虚线残差结构 (三)Batch Normalization 1、BN原理 2、实例 3、使用BN时需要注意的问题 4、Pytorch实现 (四)迁移学习 1、使用迁移学习的优势 2、迁移学习的原理 3、常见的迁移学习...
class ResNet34(nn.Module):#224x224x3 #实现主module:ResNet34 def __init__(self, num_classes=1): super(ResNet34,self).__init__() self.pre = nn.Sequential( nn.Conv2d(3,64,7,stride=2,padding=3,bias=False),# (224+2*p-)/2(向下取整)+1,size减半->112 ...
PyTorch 已经为 ResNet34 提供了 ImageNet 预训练模型。只需要使用正确数量的类来更改最后一层。 以下代码在model.py文件 通过build_model() 函数的参数控制: 是否想要预训练模型。 是否要对中间层进行微调。 类的数量,即 num_classes。 训练脚本 现在准备写训练脚本在train.py文件 ...
示例5: create_model ▲点赞 4▼ # 需要导入模块: from torchvision.models import resnet [as 别名]# 或者: from torchvision.models.resnet importresnet34[as 别名]defcreate_model(model_name, num_classes=1000, pretrained=False, **kwargs):if'test_time_pool'inkwargs: ...
前文我们使用libtorch实现Alexnet网络来分类Cifar-10数据集,对测试集的分类准确率达到72.02%,这个准确率对于相对Lenet-5更深的网络来说并不理想。本文我们将尝试实现Resnet34残差网络来对Cifar-10分类,看看准确率是否有提升呢? 基于libotrch的Alexnet网络实现: ...
classResNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000):super(ResNet,self).__init()self.pre=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,7,2,3,bias=False),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(implace=True),nn.MaxPool2d(3,2,1))self.layer1=self.__make_layer(64,128,3)self.layer2=self.__make_la...
computer-visionpytorchresnetresnet-34 UpdatedJan 18, 2023 Jupyter Notebook Star9 Identification of road surfaces and 12 different classes like speed bumps, paved, unpaved, markings, water puddles, potholes, etc. self-driving-carvgg16unetsemantic-segmentationroad-detectioninception-v3self-driving-carsre...