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...
这里我们以ResNet50为例。 python深色版本 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class PlantClassifier(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1081): super(PlantClassifier, self).__init__() self.base_model = models.resnet50(pretrained=True) self.base_mod...
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,...
defgenerate_annotation(mode):# 建立标注文件withopen('{}/{}.txt'.format(DATA_ROOT,mode),'w')asf:# 对应每个用途的数据文件夹,train/valid/test train_dir='{}/{}'.format(DATA_ROOT,mode)# 遍历文件夹,获取里面的分类文件夹forpathinos.listdir(train_dir):# 标签对应的数字索引,实际标注的时候直接...
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...
六、predict.py——利用训练好的网络参数后,用自己找的图像进行分类测试 import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available()...
以ResNet50为例,上边是特征提取器,下边是分类器。特征提取器已经有很好的的泛化能力,只要将分类器(池化和全连接层)去掉,换成自己的功能任务,比如目标检测、语义分割等。 二、迁移学习的操作过程 1、模型查看、参数查看 net.modules()、net.named modules() ...
相比于之前写的ResNet18,下面的ResNet50写得更加工程化一点,这还适用与其他分类,就是换一个分类训练只需要修改图片数据的路径即可。 我的代码文件结构 1. 数据处理 首先已经对数据做好了分类 文件夹结构是这样 开始划分数据集 split_data.py importosimportrandomimportshutildefmove_file(target_path, save_train...
ResNet网络提出了残差网络结构(Residual Network)来减轻退化问题,使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构(突破1000层)。 残差网络有2个分支构成: 主分支。通过堆叠一系列的卷积操作得到 shortcuts。输入直接到输出主分支输出的特征矩阵 F(x) 加上shortcuts输出的特征矩阵x得到F(x)+x,通过Relu激活函数后即为残差...
【摘要】 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集,数据集共有12种类别,今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务,分类的模型使用ResNet50。通过这篇文章你可以学到:1、如何加载图片数据,并处理数据。2、如果将标签转为onehot编码3、如何使用数据增强。4、如何使用mixup。5、如何切分数据集。