init_cfg=dict(type='Pretrained', checkpoint='torchvision://resnet50')), 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 二、代码解读 1.self.forward方法 先不看ResNet类的__init__,先看forward方法,因为这个可以更直观的了解主干网络的大致结构与构造
Retinanet 的Backbone 为ResNet 网络,ResNet 一般从 18 层到152 层(甚至更多)不等,主要区别在于采用的残差单元/模块不同或者堆叠残差单元/模块的数量和比例不同,论文主要使用 ResNet50。 两种残差块结构如下图所示,ResNet50 及更深的 ResNet 网络使用的是 bottleneck 残差块。 [外链图片转存失败,源站可能有防...
定义ResNet34网络。初始层为普通卷积结构,layer1含有3个Residual,layer2含有4个Residual,layer3含有6个Residual,layer4含有3个Residual,最后有一个全连接层。 classResNet(nn.Module):#实现主module:ResNet34#ResNet34包含多个layer,每个layer又包含多个residual block#用子module实现residual block,用_make_layer函数...
上表是Resnet不同的结构,上表一共提出了5中深度的ResNet,分别是18,34,50,101和152,首先看表的最左侧,我们发现所有的网络都分成5部分,分别是:conv1,conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_x,之后的其他论文也会专门用这个称呼指代ResNet50或者101的每部分。例如:101-layer那列,101-layer指的是101层网络,首先...
深度残差网络(ResNet)之ResNet34的实现和个人浅见 一、残差网络简介 残差网络是由来自Microsoft Research的4位学者提出的卷积神经网络,在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)中获得了图像分类和物体识别的优胜。 残差网络的特点是容易优化,并且能够通过增加相当...
Resnet34 残差神经网络 残差网络能够解决的问题: 1 解决梯度消失或梯度爆炸问题。 2 通过残差来减轻退化问题 防止随着网络层数的加深,效果变差 34层包括 主类里的层 1(主类第一个卷积层+(3+4+6+3)*2(残差32层)+1(全连接层)=34层神经网络
使用PyTorch ResNet34 的卫星图像分类 从这里开始编码部分。 有五个 Python 文件。按以下顺序处理它们 utils.py datasets.py model.py train.py inference.py 训练完成后有了 PyTorch ResNet34 模型。 辅助函数 两个辅助函数,一个用于保存训练好的模型,另一个用于保存损失和准确度图。
输入image 224x224x3 经过 7x7,conv,c_out=64,stride=2,padding=3 得到feature map:112x112x64,经过BR维度不变。 经过k=3,s=2,padding=1的pool,得到feature map:56x56x64,得到残差层的输入A 经过64x3x3x64,k=3,s…
ResNet34的残差结构主要包括卷积层、池化层和连接线。这些结构组成了一系列残差块,通过堆叠这些残差块,形成了ResNet34的网络结构。每个残差块中,首先进行卷积操作,然后是批标准化和激活函数ReLU,接着再进行卷积操作,最后通过一个shortcut连接原始输入。如果需要下采样,可以通过在卷积层中改变步长来实现。 以上内容仅供...
ResNet34参数量主要包括卷积层参数和全连接层参数。具体而言,该模型的卷积层参数有超过2.5亿个,全连接层参数也有将近170万个。如此大量的参数使得训练该深度神经网络的时间和计算成本都非常高,同时还会出现过拟合等问题,降低模型的泛化性。 3.如何减少ResNet34参数量 为了解决ResNet34模型参数量过多的问题,我们可以...