(1)定义初始化函数init(),将定义好的特征层结构传入,然后定义包含3个全连接层的分类器classifier,使用nn.Sequential()方法打包成一个新的网络结构。首先用Dropout以50%的比例失活一部分神经元,然后线性展平(原图结构的FC1=4096,我们为了减小参数就只输入一半),然后用relu()激活函数处理;然后将上一次线性展平的第...
return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_to...
图像分类是最基础的计算机视觉应用,属于有监督学习类别,如给定一张图像(猫、狗、飞机、汽车等等),判断图像所属的类别。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。 ResNet网络介绍 ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出,获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网...
MindSpore⽹络实战系列：使⽤ResNet-50实现图像分类任务 摘要：承接上⼀篇LeNet⽹络模型的图像分类实践，本次我们再来认识⼀个新的⽹络模型：ResNet-50。不同⽹络模型之间的主要区别是神经⽹络层的深度和层与层之间的连接⽅式，正⽂内容我们就分析下使⽤ResNet-50进⾏图像分类有什么神奇之处，...
图像分类是计算机视觉应用中最基础的一种,属于有监督学习类别。它的任务是给定一张图像,判断图像所属的类别,比如猫、狗、飞机、汽车等等。本章将介绍使用ResNet50网络对CIFAR-10数据集进行分类。 ResNet网络介绍 ResNet50网络是由微软实验室的何恺明提出,获得了ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传...
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ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类算法。它是由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出的,是ResNet系列中的一个重要成员。ResNet50相比于传统的CNN模型具有更深的网络结构,通过引入残差连接(residual connection)解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题,有效提升了模型的...
在深度学习中,ResNet(Residual Network)是一种非常有效的卷积神经网络架构,尤其适用于处理图像相关的任务。ResNet通过引入残差块来解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。其中,ResNet-50是一个包含50层网络结构的变体,它在各种计算机视觉任务中表现出色。 PyTorch是一个流行的开源深度学习框架,它提供了丰富的工具...
ResNet50,作为ResNet系列中的经典之作,以其50层的网络结构在图像分类任务中展现出强大的性能。在ImageNet 1000分类任务上,ResNet50的top1识别准确率可以达到76.5%以上,经过百度视觉技术团队的优化,更是将这一指标提升至79.84%。这一成绩不仅彰显了ResNet50的卓越性能,也体现了飞桨PaddlePaddle平台在深度学习模型训练和...
使用模型实现图像分类 这里首先需要加载ImageNet的分类标签,目的是最后显示分类的文本标签时候使用。然后对输入图像完成预处理,使用ResNet50模型实现分类预测,对预测结果解析之后,显示标签文本,完整的代码演示如下: 代码语言:javascript 复制 withopen('imagenet_classes.txt')asf:labels=[line.strip()forlineinf.readlines...