def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet101(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], num_classes=num_classes, include_top=include...
可以看到通过指定参数return_layers={'layer1': 'feat1', 'layer3': 'feat2'},IntermediateLayerGetter返回了resnet18中的layer1和layer3,并封装成了新的名字'feat1'和'feat2',这也符合我们的设定,从feature size上看,layer1做了4倍下采样,layer3做了16倍下采样。 注意:这里的return_layer返回的一定是包含...
ResNet-50+注意力机制 ResNet-50 0.875 结束语 本文采用ResNet-50作为基础网络,并结合了空间通道注意力机制,有效的对机器人的电路板进行了故障检测,并最高取得了87.5%的平均准确率,文的结果在该领域具有一定的代表性,对机器人的电路板故障检测起到了重要的参考价值。 未来,本项目将继续对模型进行改进,同时采用更...
首先对传统多标签分类方法中的模型进行了改进,改进后的方法能更充分利用任务之间的相关性,并减少数据稀缺问题带来的影响;接着引入CBAM注意力机制,用于捕捉服装属性上的细节特征。结果表明:在未引入注意力机制的情况下,基于改进ResNet50的方...
具体来说,ResNet50的网络结构深度达到50层,其设计思路是在网络中引入残差连接(residual connection),允许信息在网络层之间直接跳跃传递。这种设计使得在增加网络深度的同时,不会出现梯度消失的问题,进而提升了模型的性能。 ResNet50模型由多个残差块组成,每个残差块包含三个卷积层,分别是1x1、3x3和1x1的卷积,用于降维、...
简介:ResNet50上天 | DDQ改进Sparse RCNN让ResNet50在coco上来到了49.8的AP(二) 3.1 From Sparse R-CNN to DDQ 表1 显示了本研究中从 Sparse R-CNN 到 DDQ 的逐步提升。使用 300 个查询的Sparse R-CNN使用标准的 1× 训练实现了 39.4 AP,这比使用 3× 训练时间和更重的增强低约 5.6 AP。训练时间短...
针对传统方法对自然环境下苹果物候期图像识别精度低、覆盖面不全等问题,四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所,提出一种基于改进ResNet50模型的苹果物候期识别方法。 通过搭建球形摄像机获取复杂背景下的苹果图像数据集,以ResNet50作为基础模型,引入SE通道注意力机制强化对苹果图像的特征提取能力,并结合余弦退火衰减学...
摘要:为了充分利用自动驾驶汽车路测图像数据,增加行驶过程中对天气情况识别的准确性,提出了一种基于改进ResNet50网络的自动驾驶场景天气识别算法。该算法将SE模块与ResNet50网络相结合,通过在ResNet50网络4组模块内加入SE模块,以便更好地拟合通道间复杂的鲁棒性。基于自动驾驶汽车路测图像数据对所提算法进行Python编程实现...
通 过级联不同空洞率的深度卷积核提取不同尺度的特征信息并进行融合;引入轻量型注意力模块 SimAM,使模型 更好地聚焦主体目标提炼关键特征.选用 FocalLoss函数,调节损失权重,使模型更关注难分类样本,提高对难 分类样本的分类准确率.DS-ResNet50模型在ISIC2017数据集上的分类准确率比 ResNet50模型提升了0.88%, 验证...