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...
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...
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...
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...
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()...
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。
1、了解Resnet-50网络模型的特点。 2、掌握Resnet-50网络模型的使用方法。 3 任务内容 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...
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 ...
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...