从表4和图7中可以明确看出经过修改参数后的模型进行训练可以达到非常高的精确度。 4 模型实时推理应用实验 为体现训练模型的在实际应用中的泛化能力,利用已经训练好的模型进行实时检测。由于CIFAR-10数据集类别的特殊性,并不能采用实体目标进行检测,因此本实验基于OpenCV采用外置摄像头对网页中随机搜索到的照片中的物体...
num_classes: int = 1000, zero_init_residual: bool = False, groups: int = 1, width_per_group: int = 64, replace_stride_with_dilation: Optional[List[bool]] = None, norm_layer: Optional[Callable[..., nn.Module]] = None, ) -> None: super().__init__() if norm_layer is None:...
num_classes,表示分类的类别数目 调用父类的构造函数 `super().__init__()`。 self.b1是一个包含了卷积层、批归一化层、ReLU激活函数和最大池化层的序列。它对输入数据进行卷积操作,然后进行批归一化、ReLU激活和最大池化,用于提取输入图像的特征。
expansion, num_classes) # 初始化权重 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n)) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1) m.bias.data....
num_classes:分类数量,用于构建最后的全连接层。 layers:一个 list,表示每个layer中block的数量。 构造函数的主要流程如下: 判断是否传入norm_layer,没有传入,则使用BatchNorm2d。 判断是否传入孔洞卷积参数replace_stride_with_dilation,如果不指定,则赋值为[False, False, False],表示不使用孔洞卷积。
self.fc = nn.Linear(512 * 4, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) ...
classResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000):self.inplanes=64# 每一个block的输入通道数目super(ResNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)self....
classResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,zero_init_residual=False):super(ResNet,self).__init__()self.inplanes=64self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)self.max...
returnresnet_v2(inputs, blocks, num_classes, global_pool, include_root_block=True, reuse=reuse, scope=scope) 最后,200层的Resnet 相比152层的ResNet ,没有继续提升第三个Block的units数,而是将第二个Block的 units 数一下子提升到了23。
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, block_num[3], stride=2) if self.include_top: # 定义自适应平均池化下采样层,无论输入是什么形状输出都为1 x 1 self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) # 初始化网络权重参数 for...