resnet50提取图像特征原理 图像特征提取模型 特征表达 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的;如果数据被很好地表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。关于特征,需要考虑以下三方面: (1)特征表示的粒度 需要考虑,模型在一个什么程度上的特征表示,才能发挥效果?以图片为例,像素级的特征完全...
对于resnet50/101/152网络中的conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_x它们所对应的一系类残差结构的第一层都是虚线残差结构,因为第一层必须要将它上一层的特征矩阵的高和宽以及channel调整为当前层所需要的高宽以及channel.所以通过conv2_x,conv3_1,conv4_1,conv5_1中的一系列残差结构的第一层来调整通道的大...
说回Resnet50,这个网络就是通过50层卷积的计算,外加残差结构连接,来完成图像分类的。 实际上,目前直接使用Resnet50进行图像分类是很少的。 大多数会在这个网络的基础上,结合实际的业务场景进行改造,或者直接借鉴Resnet50的网络设计思想,重新设计新的网络,以期获得更加高效的识图效果。 一句话,Resnet50的核心是卷积...
图5.ResNet网络结构 在TF-Slim中的代码实现如下(以ResNet-50为例): def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None, is_training=True, global_pool=True, output_stride=None, reuse=None, scope='resnet_v1_50'): """ResNet-50 model of [1]. See resnet_v1() for arg and return description...