ResNet18是一种经典的深度卷积神经网络结构。 它在图像识别等领域展现出强大性能 。由多个残差块堆叠构建整体网络架构。输入层对图像数据进行初步特征提取 。卷积层利用卷积核提取图像特征 。其卷积核大小有多种常见设定 。池化层用于降低数据维度 。最大池化是常用的池化操作方式 。残差块是ResNet18的核心组成部分 。
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。 今天主要介绍一下ResNet-18网络结构的案例,其他深层次网络,可以依次类推。 ResNet-18,数字代表的是网络的深度,也...
针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在保证特征...