图像缩放:将图像缩放到固定大小,以便于网络处理。 数据增强:通过随机旋转、翻转、裁剪等操作增加训练数据的多样性,提高网络的泛化能力。 数据标准化:将图像像素值标准化到0~1范围内,以加快网络收敛速度。 网络结构设计 在设计ResNet-101网络结构时,我们需要考虑网络层数、残差块的数量和结构、全局平均池化等因素。在...
由于论文中ResNet-101是对ImageNet数据集进行1000分类,这里我们只对花数据集进行5分类。所以要对原网络进行微调:首先,去掉原ResNet101后面的全局平均池化和全连接层;然后,在模型后加入两个全连接层,节点数分别为1024和5,对自定义数据集进行5分类。 # 使用False,表示去掉原ResNet101后面的全局平均池化和全连接层fea...
在ResNeXt网络中,使用右边的残差结构来替代ResNet的残差结构,关于残差结构详细内容,后文会进行详细讲解。 性能对比 对于ResNeXt101网络,在输入224x224的图像尺寸下,比我们原始的ResNet-101以及ResNet-200的效果更好。在输入图像分辨率为320x320/299x299,它的效果比inception-v3,inception-v4,ResNet-200等网络的效果...
对于18层、34层ResNet的conv2的第一层是实线残差结构,原因是经过最大池化下采样后得到的输出是[56,56,64],刚好是实线残差结构所需要的输入shape 对于深层结构50层、101层、152层,输入特征矩阵通过最大池化层后的输出shape是[56,56,64],而实线残差结构所需要的输入shape是[56,56,256]。因此conv2_x对应的第...
1. 算法理论概述 ResNet-101是一种深度卷积神经网络，其设计旨在解决深度学习中常见的梯度消失问题。该模型引入残差块（Residual Block）结构，允许网络在增加深度的同时保持梯度的有效传播，从而提高训练稳定性与泛化能力。核心的数学表达式包括输入X、残差块F(X)+X，其中F(X)为残差块的映射函数。2. ...
本文主要讨论基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法及其MATLAB仿真实现。ResNet-101是一种先进深度卷积神经网络，特别设计用于解决深度网络训练中的梯度消失问题，通过残差块实现这一目标，显著提高了图像识别的准确性和效果。在介绍ResNet-101的原理时，我们提及了其基本原理，即使用残差块（Residual ...
但是很快我发现,虽然只有18层,传统的训练方法仍然很耗时,甚至难以完成对101层的ResNet-101的训练。 出于这个原因,这一次,我将采用一种巧妙的方法——迁移学习来实现。即在预训练模型的基础上,采用101层的深度残差网络ResNet-101,对如下图所示的花数据集进行训练,<...
#定义ResNet网络结构 class ResNet(paddle.nn.Layer): #layers可以是50,101,152 #class_num为全连接的输出单元数目 def __init__(self,layers,class_num): super(ResNet,self).__init__() if layers==50: #ResNet第2,3,4,5个部分包含的残差块分别为3,4,6,3 bottleneck_num=[3,4,6,3] elif ...
基于改进ResNet101网络的齿轮缺陷检测 星级: 5页 改进ResNet101网络下渣出钢状态识别研究 星级: 5页 基于ResNet101改进的动态分拣算法设计与实验研究 星级: 81 页 基于Resnet101的音乐流派分类方法、系统、介质 星级: 20 页 基于Resnet101的音乐流派分类方法、系统、介质 星级: 20 页 基于改进YOLO ...
【摘要】 本实验主要是在第一篇基于Caffe ResNet-50网络来实现图片分类的实验基础上,将模型更换为TensorFlow ResNet-101来实现图片分类,并将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理。 本实验主要是在第一篇(基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类)所述实验的基础上,更换模型为TensorFlow ResNet-101来实现图片分类。该实...