1)损失函数为:交叉熵损失函数 2)ResNet18代码: fromfunctoolsimportpartialfromtypingimportAny,Callable,List,Optional,Type,Unionimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportTensorfrom..transforms._presetsimportImageClassificationfrom..utilsimport_log_api_usage_oncefrom._apiimportregister_model,Weights,WeightsEnumfr...
ResNet系列的模型在上一篇已经详细介绍了,这里采用ResNet18。 1. 模型导入 在torchvision库中已经有一些常用模型,我们这里直接引入即可。 fromtorchvision.modelsimportresnet18 model = resnet18(pretrained=True)# 设为True加载预训练权重 2. 修改输出层 调用list(model.children()) 可以看到库里面自带的ResNet模型...
系统部署:将训练好的ResNet18模型部署到实际的水果分类系统中。系统可以提供一个用户界面,用户可以通过拍摄水果图像或选择已有的图像进行分类,系统将使用ResNet18模型对图像进行预测,并输出预测结果即水果类别。 四、系统应用与前景 基于ResNet18神经网络的水果分类系统具有广泛的应用前景。在农业生产中,该系统可以帮助农...
本文将详细解析ResNet18的图像分类流程。 一、ResNet18简介 ResNet18是Residual Network(残差网络)系列的一种,由微软研究院的研究人员在2015年提出。ResNet18因其拥有18层深度而得名,其核心思想是通过引入“残差块”来解决深度网络中的梯度消失和爆炸问题,使得网络能够更有效地学习深层特征。 二、图像预处理 在进行...
执行命令后,会在当前目录下生成resnet18.mlir, resnet18_in_f32.npz和resnet18_top_f32_all_origin_weight.npz等文件。 4.2.2.INT8量化模型¶ 使用run_calibration(run_calibration.py)工具得到量化需要的校准表,使用了100张来自ILSVRC2012的图片测试: ...
猿创征文|深度学习基于ResNet18网络完成图像分类 一.前言 本次任务是利用ResNet18网络实践更通用的图像分类任务。 ResNet系列网络,图像分类领域的知名算法,经久不衰,历久弥新,直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进,经常用于图像识别任务。
基于resnet18的猫狗分类 图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题 猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题首先导入必要的包paddle--->PaddlePaddle深度学习框架os--->python的模块,可使用该模块对操作系统进行操作numpy--->python第...
MATLAB第49期】基于MATLAB的深度学习ResNet-18网络不平衡图像数据分类识别模型 一、基本介绍 这篇文章展示了如何使用不平衡训练数据集对图像进行分类,其中每个类的图像数量在类之间不同。两种最流行的解决方案是down-sampling降采样和over-sampling过采样。
猫狗分类是计算机视觉一个经典的入门任务。在该任务中需要我们设计算法实现猫狗二分类。 数据集使用的是kaggle的Dogs vs. Cats数据集。该数据集包含25000张图像(每类别有12500张) 网络模型上直接使用paddle内置models中的resnet18 优化器和损失函数使用Adam和CrossEntropyLoss,这都是非常经典的配置 本文的指标在测试集...
ResNet18模型作为一种轻量级的深度神经网络,因其高效的性能和较低的计算成本而广泛应用于图像分类任务中。本文将通过实践的方式,介绍如何使用ResNet18模型在自定义数据集上进行图像多分类任务。 一、数据预处理 首先,我们需要对自定义数据集进行预处理。预处理步骤包括数据清洗、数据增强和归一化等。数据清洗旨在去除...