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...
四、定义ResNet50网络模型 import torch.nn as nn import torch class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channe...
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...
昇思25天打卡营|Day15 ResNet50图像分类 发表于 2024-07-16 23:00:5133查看 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...
ResNet50网络进行图像分类 (一)VGG网络详解 1.1 VGG网络简介 1、VGG亮点 通过堆叠多个3X3的卷积核可以替代大尺度的卷积核,它们拥有相同的感受野。以此减少所需的参数。 1.2 感受野 1、感受野的定义 在卷积神经网络中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野。
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，...
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模型进行图像分类系统 1 将模型到处onnx文件 产生onnx的文件为:gen-onnx.py,代码包括几个步骤 1.1 实现分类器代码 import torch import torchvision import cv2 import numpy as np class Classifier(torch.nn.Module): def __init__(self):
本文介绍了基于飞桨PaddlePaddle平台的ResNet50预训练模型,该模型在图像分类任务中表现出色,top1识别准确率接近80%。文章还概述了飞桨平台上的其他图像分类预训练模型及其应用价值。
(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(...