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,...
ResNet34大体结构: 图片:来自《深度学习框架PyTorch:入门与实践》 PyTorch 使用 torchvision 自带的 CIFAR10 数据实现。 运行环境:pytorch 0.4.0 CPU版、Python3.6、Windows7 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransforms from torchimportnn...
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...
在测试集上,我们的模型准确率可以达到95.46%。在Kaggle的Cifar10比赛上,我训练的模型在300,000的超大Cifar10数据集上依然可以达到95.46%的准确率: 1Cifar10数据集 Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以...
ResNet训练CIFAR10数据集的pytorch实现 代码在kaggle上跑了1个小时,精度最终达到90% Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 28, 28]) Sequential output shape: torch.Size([1,...
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 ...
CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。 ResNet网络模型: ResNet.png 本文采用ResNet18来构建深度网络模型: ResNet18.png SeNet:Squeeze-and-Excitation的缩写,特征压缩与激发,基于通道注意力 ...
前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6。 这里对训练过程增加2个处理: 1、训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克。 2、每50个epoch,学习率降低0.1倍。 代码具体修改如下: 自定义transform: 1classCutout(object):2def__init__(self, hole_size):3#正方形马赛克的边长,像素...
本文使用pytorch框架,复现了LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, ResNeXt, RegNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet(v1,v2,v3), ShuffleNet, SENet, PANSNet, RegNet, DLA等主流的卷积神经网络模型,以及Vision Transformer等基于Transformer的模型。同时在使用相同的训练设置的情况下,对以上模型在CIFAR10数据集...
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...