ResNet50是一种基于残差网络结构的深度卷积神经网络模型,可用于图像分类任务。这篇文章描述了如何使用MindSpore框架构建ResNet50网络模型,并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。
通过上一篇分类网络的介绍,我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能,深的网络一般都比浅的的网络效果好,但训练一个很深的网络是非常困难的,一方面是网络越深越容易出现梯度消失和梯度爆炸问题, 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已经得到解决;另一方面当网络层数达到一定的数目以后,网络的...
首先,看看 Kaggle 卫星图像分类。 使用预训练的 PyTorch ResNet34 模型进行卫星图像分类。 在训练保存训练好的模型后,对来自互联网的图像进行推理。 卫星图像分类数据集 卫星图像分类数据集Satellite Image Classification包含来自传感器和谷歌地图快照的大约 5600 张图像。 它有属于 4 个不同类别的卫星图像。 cloudy:从...
本次使用ResNet18实现图像分类,模型使用pytorch集成的模型。 具体的实现方式可以查考这篇文章。里面说的很详细了。但是我们在实战项目中能用官方的还是优先选用官方的,有预训练模型,而且有的模型还做了优化。 手撕ResNet——复现ResNet(Pytorch)_AI浩-CSDN博客 导入项目使用的库importtorch.optimasoptim importtorch ...
从数据集中选取两张图片,通过LeNet提取特征,构建分类器,对正负样本进行分类,并将图片显示出来。代码如下所示: In [2] import os import zipfile #解压文件 os.chdir('/home/aistudio/data/data23828') extracting = zipfile.ZipFile('training.zip') extracting.extractall('dataunzip') extracting = zipfile....
基于ResNet进行物品分类 一、简介 分类模型:ResNet 图像输入尺寸:224X224 训练用数据集:ImageNet 二、环境配置 本项目基于以下环境: PaddlePaddle == 2.2.2 Python == 3.7 PaddleClas == release/2.5 2.1 完成项目创建后,首先解压PaddleClas_2.5.zip压缩包: 确保当前位于/home/aistudio目录 wget https://bj....
流程:利用torchvision库中transforms模块进行数据的增强和预处理;然后调用torchvision库中的ResNet经典网络架构,用人家训练好的权重参数来提取特征(迁移别人的卷积层);重新加入全连接层传入自己的分类数;然后,训练自己的全连接层;接着,训练所有层;最后,测试网络效果。
本文介绍了如何在Python中使用PyTorch框架加载和使用预训练的ResNet50模型进行图像分类任务。通过加载预训练模型,我们可以利用在大规模数据集上学习到的特征进行迁移学习,从而快速提高模型在新任务上的性能。希望这篇文章能帮助你入门PyTorch和ResNet50模型,并在实践中取得好效果。 参考资料 PyTorch官方文档:https://pytorc...
用resnet完成五分类 resnet详解 1、ResNet详解 ResNet 网络是在2015年由微软实验室提出,斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名,目标检测第一名。获得 COCO 数据集中目标检测第一名,图像分割第一名。 论文:《Deep Residual Learning for Image Recognition》...