ResNet50二、数据预处理1、自定义数据集类2、图像展示3、数据增强4、划分训练集与测试集5、构建数据集三、在GPU上训练1、自写ResNet网络2、使用ResNet503、训练模型4、保存模型5、推理测试四、转移到 CPU 上1、构造测试集2、创建模型3、推理测试4、OneAPI...
一、model.py的编写 参照ResNet网络结构进行构建(如下图),其中18层和34层每层主分支采用的卷积核个数与本层最后采用的卷积核个数相等,可共用同一个类进行编写;50、101、152层最后采用的卷积核个数为每层主分支采用的卷积核个数的4倍,共用另一个类进行编写 (1)18层/34层残差结构的编写 先定义一个expansion...
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...
针对不同深度的ResNet,作者提出了两种Residual Block: 对上图做如下说明: 1. 左图为基本的residual block,residual mapping为两个64通道的3x3卷积,输入输出均为64通道,可直接相加。该block主要使用在相对浅层网络,比如ResNet-34; 2. 右图为针对深层网络提出的block,称为“bottleneck” block,主要目的就是为了降维。
摘要:关于上一篇文章《深度学习-ResNet-50实现目标检测(基于Pascal VOC数据集)》很多朋友提到说,作者你实现的属于分类任务,不属于目标检测。如果按照课本和其他教程上来说确实如此,但是呢,我还是理解为目标检测,从网络现实结合到现实问题,我个人保留自己的主观意见。这里建议大家按照课本的定义进行归纳。
ResNet50结构 ResNet简介 随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的现象,可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高);针对这个问题提出了一种全新的网络,称为深度残差网络,允…
本文主要给大家介绍使用MindStudio进行EAST_ResNet50_vd模型离线推理开发,完成图像文本检测,主要内容包括MindStudio安装、MindStudio工程创建、模型介绍与获取、模型转换、模型推理5个部分。 一、MindStudio介绍 MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台,包括基于芯片的算子开发、以及自定义算子开发,同时还...
【Classical Network】ResNet-50/101/152 与ResNet18 和 34不一样的是,50,101和152使用了bottleneck结构而不是basic block。在bottleneck中,对channel进行了缩放。 具体的图解可以参考ResNet50网络结构图及结构详解,在这篇文章中,BTNK1对应代码中 bottleneckdownsampling = True的情况,BTNK2对应downsampling = False...
ResNet 架构被认为是最流行的卷积神经网络架构之一。残差网络（Residual Networks，简称ResNet）由微软研究院于2015年提出，当He在本文中首次提出时，它打破了多项记录。等 等人。为什么选择 ResNet？由于当时现代网络存在许多缺陷，因此出现了对 ResNet 这样的模型的需求。训练深度神经网络的难度：随着模型层数的增加，...
ResNet是残差网络，该系列网络被广泛用于目标分类等领域，并作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，是一个典型的卷积网络。ResNet50网络结构如下图，首先对输入做卷积操作，之后经过4个残差模块，最后进行一个全连接操作用于分类任务，ResNet50包含50个卷积操作。（来源：Deep Residual Learning for Image ...