总结: ResNet的核心思想就是通过shortcut连接(也叫残差连接)来解决深层网络训练时的“退化问题”。也就是说,深层网络的表现可能因为层数过多而变得不如浅层网络,但残差连接可以让每一层网络学习到一个“残差”,而不是直接去学习一个完整的输出。这样,网络不仅能加深,而且还能保持或者提高性能,同时减少计算复杂度。
可参考Resnet v1.5 https://ngc.nvidia.com/catalog/model-scripts/nvidia:resnet_50_v1_5_for_pytorch"""expansion=4# 第三层的卷积核个数是第一层、第二层的四倍def__init__(self,in_channel,out_channel,stride=1,downsample=None):super(Bottleneck,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_cha...
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth', 'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth', 'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet...
class ResNet(nn.Module): # 网络框架 # 参数:block 如果定义的是18层或34层的框架 就是BasicBlock, 如果定义的是50,101,152层的框架,就是Bottleneck # blocks_num 残差层的个数,对应34层的残差网络就是 [3,4,6,3] # include_top 方便以后在resnet的基础上搭建更复杂的网络 def __init__(self, blo...
resnet34 pytorch_pytorch环境搭建 httpspytorch网络安全python腾讯云测试服务 导师的课题需要用到图片分类;入门萌新啥也不会,只需要实现这个功能,给出初步效果,不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索,建好环境、pytorch,终于找到整套的代码和数据集,实现了一个小小的分类。记录一下使用方法,避免后续使用时遗忘。
代码: '''---一、BasicBlock模块---''' # 用于ResNet18和ResNet34基本残差结构块 class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.left = nn.Sequential( nn.Conv2d(inchannel, outchannel, kernel_size=3, stride...
Pytorch-卷积神经网络CNN之ResNet的Pytorch代码实现 先说一个小知识,助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。卷积函数:一般只用来改变输入数据的维度,例如3维到16维。Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o): """ :param in_channels: 输入的...
根据这张图和上面的代码,我们可以看出大概的一个过程,在前向传播函数中可以看到,数据传下来后会先通过两次卷积,也就是此案执行 self.left()函数,downsample是一个下采样函数,根据结果来判断是否执行想采样,残差模块的代码很简单,相信可以看明白。 主干网络模块 网络卷积图 图片上的右边是resnet34残差网络的整体卷...
这个时候Imagenet数据集的重要性已经体现了出来,按照我们经常使用的TensorFlow和pytorch来说,这些深度学习框架里面已经在Imagenet数据集上训练好了各种常见的CNN模型的预训练模型,我们只需要在代码上稍作修改,就可以在训练的时候下载相应的预训练模型,并且在他的最后再加一层全连接层,全连接层的输出改成我们数据集的种类...
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。 一、网络模型 1、车牌的侦测网络模型: 网络代码定义如下: ...