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...
class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10): super(ResNet, self).__init__() self.in_planes = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.l...
resnet = models.resnet50(pretrained=True) 2)保存模型、加载模型 仅保存模型的参数,如:torch.sava(resnet50.state_dict(), 'resnet50_weight.pth') 已有模型,加载预训练参数,如:resnet50.load_state_dict(torch.load('resnet50_weight.pth')) 保存模型 + 参数,如:torch.save(resnet50, 'resnet50.p...
在ResNet50多分类任务中,数据增强有哪些有效方法? ResNet50模型的超参数如何调整以优化十二生肖分类效果? 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1930877 1. 卷积神经网络简介 1.1 AlexNet 贡献: 引入ReLU作为激活函数 Dropout层 Max Pooling GPU加速 数据增强(截取、水平翻转) 1.2 VGG 1.3 ...
1、使用模型下载器下载Resnet-50模型。 2、使用模型优化器生成IR文件。 3、使用python分类示例对图像进行分类。 4 实验原理 一、ResNet-50结构介绍 ResNet有2个基本的block,一个是Identity Block,输入和输出的dimension是一样的,所以可以串联多个;另外一个基本block是Conv Block,输入和输出的dimension是不一样的,...
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...
机器学习-头饰20类-图像分类,头饰图像分类-Resnet50 (一).选题背景: 什么是图像分类?它有哪些应用场合?图像分类任务是计算机视觉中的核心任务,其目标是根据图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的图像区分开来。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。
resnet50分类器改进 resnet 分类 1、model.py import torch.nn as nn import torch #【1】定义18/34层的残差结构;这个模块不仅需要有实线残差功能,还要有虚线的功能 class BasicBlock(nn.Module): # 18/34层的残差结构,他的第一层与第二层的卷积核的个数是一样的...
Wide-ResNet是一种浅而宽的残差网络(通过堆叠少量的宽残差模块构建),并在多个稠密预测任务上证实了其优异性能。然而,自从Wide-ResNet提取之日鲜少改进。 研究者重新反思了其在全景分割(将语义分割、实例分割统一的一种新任务)任务上的设计,提出来一个基准模块:将SE模块与SAC集成入Wide-ResNet。所提网络的容量可以...
.data.DataLoader(test_datasets,batch_size=16,shuffle=True)# 定义模型、优化器、损失函数# 导入model.py中定义的模型model=model.ResNet50().to(device)loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss().to(device)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)epoch=50# 模型训练、模型保存forepochinrange(...