encoder部分采用的是ResNet,和普通的resnet不一样的部分是把7*7卷积换成了3个3*3卷积,我觉得这点就挺有用的,因为7*7会降低分辨率,损失了很多信息,用3个3*3的卷积感受野没有变,但是信息损失的相对小了。而且在resnet中还用到了空洞卷积,空洞卷积的作用就是让卷积核变得蓬松,在已有的像素上,skip掉一些像素,...
return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet34(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=Tr...
ResNet网络是He等于2015年提出的,如图2所示。主要贡献是解决了随着CNN深度加深而分类精度下降的问题,通过提出的残差学习思想加速了CNN训练过程,有效避免了梯度消失和梯度爆炸问题。 图2 ResNet50网络结构 He等利用残差学习的思想,提出了一个恒等映射的Shortcut Connections结构,如图3所示。其中 x 为输入, F ( x )...
2)ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为:Walker_hound(步行猎犬)( 3)从结果上来看,比之前的VGG16和VGG19预测的效果都要好(这里虽然不知道图片中的够具体是什么狗,但是结果都预测成了“狗”的类别) 关于InceptionV3(159层),Xception(126层),Inception_ResNet_V2(572层):https://mydreamambitious.blog.csd...
调试方法很简单,将 torch 官方的 resnet50 计算每一层得出的结果,和我手写的算法计算的结果对比。 在对比的过程中,真的发现了一个问题。 保存的权值数据与算法不匹配 torch 的权值默认是按照 NCHW 的格式存储的,而我手写算法的时候,习惯按照 NHWC 的格式来写,于是,我的第一层卷积就算错了。
接下来我们看下重点,也就是ResNet,ResNet的组成是:基础模块Bottleneck/Basicblock,通过_make_layer生成四个的大的layer,然后在forward中排序。 __init__的两个重要参数,block和layers,block有两种(Bottleneck/Basicblock),不同模型调用的类不同在resnet50、resnet101、resnet152中调用的是Bottleneck类,而在resnet18...
ResNet-34和ResNet-50结构图 (1)下图参考网络: (2)ResNet34: (3)ResNet50:
本文主要比较在Cifar10数据集上从零开始训练ResNet50网络和使用预训练参数(load imagenet pretrained weight)训练ResNet50网络的异同。 运行环境(在下面的环境中测试通过): Python = 3.7.9 64bit Paddle GPU = 2.0.1 安装命令:conda install paddlepaddle-gpu==2.0.1 cudatoolkit=10.0 -c paddle OS = Windows10...
mobilenetv2和resnet50哪个好 resnet50好。虽然两者都是目前同类中比较优秀的部分,并且功能和使用过程都差不多,但是综合来比较的话,还是resnet50要稍好一些
returnnn.Sequential(*layers)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.layer1(x)x=self.layer2(x)x=self.layer3(x)x=self.layer4(x)x=self.avgpool(x)x=x.view(x.size(0),-1)x=self.fc(x)returnxdefResNet50():returnResNet([3,4,6,3])defResNet101():returnResNet([3,4,23,3]...