from models.basenet import resnet18w, conv2w from utils.logger import progress_bar# Learning rate parameters BASE_LR = 0.001 NUM_CLASSES = 10 # set the number of classes in your dataset DATA_DIR = "/home/elvis/code/data/mnist"
完整的代码已上传至我的github: ZOMIN28/ResNet18_Cifar10_95.46: Pytorch实现:使用ResNet18网络训练Cifar10数据集,测试集准确率达到95.46%(从0开始,不使用预训练模型) (github.com)
pytorch的resnet18模型引用:https://github.com/kuangliu/pytorch-cifar 模型详情可参考github里面的models/resnet.py, 这里不做详细的说明,readme描述准确率可达到93.02%,但我本地测试迭代200次没有达到这个数字,本地200次迭代准确率为87.40%。 导入需要的包 代码语言:txt 复制 import os import numpy as np im...
Simple PyTorch implementations of U-Net/FullyConvNet (FCN) for image segmentation - pytorch-unet/pytorch_resnet18_unet.py at master · camgbus/pytorch-unet
这里我们主要看下ResNet18,ResNet18基本含义是网络的基本架构是ResNet,网络的深度是18层,是带有权重的18层,不包括BN层,池化层。 ResNet18使用的基本残差单元,每个单元由两个3x3卷积层组成,中间有一个BN层和一个ReLU激活函数。6.1.3. PyTorch中的ResNet18实现 PyTorch中的ResNet18源码实现:https://github.com/...
说到这里,还是深度神经网络的问题,网络层数越多,深度越大,就无可避免地在越深的层中丢掉之前的信息,因此,resnet很好地解决了这一问题,输入可以跨层传播,只要保证在最终连接处的输入channels一致即可,Resnet到目前有多种结构resnet18,resnet50,resnet101,这里主要以简单的结构resnet18为例进行分析。
车牌号序列模型,采用Resnet18+transformer模型,直接输出车牌号序列。 数据集上,车牌检测使用CCPD 2019数据集,在训练检测模型的时候,会使用程序生成虚假的车牌,覆盖于数据集图片上,来加强检测的能力。 车牌号的序列识别,直接使用程序生成的车牌图片...
model = ResNetSimCLR(self.config["model"]['out_dim']) if self.config['n_gpu'] > 1: device_n = len(eval(self.config['gpu_ids'])) model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=range(device_n)) model = model.to(self.device) ...
论文中,ResNet各种层数的结构如下: 我们观察,实际可以将ResNet18分成6个部分: 1. Conv1:也就是第一层卷积,没有shortcut机制。 2. Conv2:第一个残差块,一共有2个。 3. Conv3:第二个残差块,一共有2个。 4. Conv4:第三个残差块,一共有2个。
ResNet18 明确这些部分之后,我们就可以开始着手实现啦! 首先,实现残差块: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionlasF#定义残差块ResBlockclassResBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride=1):super(ResBlock,self).__init__()#这里定义了残差块内连续的2个卷积层 ...