考虑到CIFAR10数据集的图片尺寸太小,ResNet18网络的7x7降采样卷积和池化操作容易丢失一部分信息,所以在实验中我们将7x7的降采样层和最大池化层去掉,替换为一个3x3的降采样卷积,同时减小该卷积层的步长和填充大小,这样可以尽可能保留原始图像的信息。 修改卷积层如下: ...
1.Pytorch上搭建ResNet-18 2.训练Cifar-10数据集 回到顶部 1.Pytorch上搭建ResNet-18 1 import torch 2 from torch import nn 3 from torch.nn import functional as F 4 5 6 class ResBlk(nn.Module): 7 """ 8 resnet block子模块 9 """ 10 def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1...
何凯明等人在2015年提出的ResNet,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,获评CVPR2016最佳论文。 自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后,后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展,从LeNet、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet。直觉上我们不难得出结论:增加网络深度后,网络可以进行更加复杂的特征提取,...
本文主要是用pytorch训练resnet18模型,对cifar10进行分类,然后将cifar10的数据进行调整,加载已训练好的模型,在原有模型上FINETUNING 对调整的数据进行分类, 可参考pytorch官网教程 resnet18模型 pytorch的resnet18模型引用:github.com/kuangliu/pyt 模型详情可参考github里面的models/resnet.py, 这里不做详细的说明,re...
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。
1. Pytorch上搭建ResNet-18 1.1 ResNet block子模块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn.Module): """ ResNet block子模块 """ def __init__(self, ch_in, ch_out, stride = 1): ...
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况,因为cifar-10的图像大小只有32*32,因此需要单独设计ResNet的网络结构!但是采用其他的数据集,比如imagenet的数据集,其图的大小为224*224便不会遇到这种情况。
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)# 加载数据集 transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])])testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=...
接下来我们将自定义一个ResNet18网络结构,并使用CIFAR-10数据集进行简单测试。 CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每个类别有6000张图像,总共分为50000张训练图像和10000张测试图像。 resnet18.py(截取部分,参考配套例程) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 导入下载的数据集,使用torchvision加载训练集...
简介:ResNet残差网络Pytorch实现——cifar10数据集训练 ✌ 使用ResNet进行对cifar10数据集进行训练 import torchvisionimport torchfrom torchvision import transformsimport osimport jsonimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import transforms,datasetsfrom tqdm import tqdm# 加载运算设备de...