文章目录1. CIFAR10数据集2. Resnet183. 迁移学习4. 代码实现4.1 导入程序所需的包4.2 使用GPU进行训练4.3 图像预处理4.4 创建数据集4.5 下载预训练模型4.6 修改网络模型的最后一层输出为104.7 定义损失函数和优化器4.8 使用Tensorboard可视化工具4.9 训练模型4.10 查看训练结果5. 测试模型5.1 加载模型5.2 在测试集上测试模型
Resnet18结构如下：可以看到，18层的网络有五个部分组成，从conv2开始，每层都有两个有残差块，并且每个残差块具有2个卷积层。开头没有残差块的结构为layer_1，之后每四个conv为一个layer（对应上图蓝（layer_2）、棕（layer_3）、黄（layer_4）、粉（layer_5）四种颜色）。需要注意的是，从conv3开始，第一个残差块的第一个卷积层的stride为2，这是每层
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2024-05-02 16:44:01
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实验项目名称：ResNet18迁移学习CIFAR10分类任务
实验目的：利用卷积神经网络ResNet18对CIFAR10数据集进行学习与测试，使网络能够完成高准确率的分类任务，最后爬取网页图片进行实际测试。
实验原理：ResNet网络介绍深度残差网络（Deep residual network, ResNet）由何恺明等人于2015年首次提出，于2016年获得CVPR best pap
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2024-07-07 13:31:35
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1.简单CNN改进简单的CNN实现——MNIST手写数字识别 该部分首先对我前面的工作进行了改进，然后以此为基础构建ResNet18去实现MNIST手写数字识别。1.改进要点：1.利用nn.Sequential（）自定义块结构，增加可读性和方便修改、复用。 2.增加 nn.BatchNorm2d() 加快收敛。 3.改用nn.Flatten()进行特征图展平。 4.设置nn.ReLU()的参数in
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2024-02-21 22:20:32
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1.download and save to 'resnet18.pth' file: import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F import torchvision def main(): prin ...
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2021-07-30 10:36:00
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2评论
# 如何实现ResNet 18在PyTorch中的搭建
## 步骤概述
下面是搭建ResNet 18在PyTorch中的步骤概述：
```mermaid
pie
title ResNet 18搭建步骤
"数据准备" : 20
"定义模型" : 20
"定义损失函数" : 15
"定义优化器" : 15
"训练模型" : 30
```
## 数
原创
2024-04-13 06:26:54
225阅读
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这里的18指定的是带有权重
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2024-04-22 10:50:50
2142阅读
文章目录ResNet主体BasicBlockResNet18ResNet34ResNet20Bottleneck BlockResNet50ResNet到底解决了什么问题 选取经典的早期Pytorch官方实现代码进行分析 https://github.com/pytorch/vision/blob/9a481d0bec2700763a799ff148fe2e083b575441/torchvi
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2024-03-20 19:43:32
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【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
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2024-08-16 22:33:04
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目录1.引言2.网络创新 Residual-残差块Batch Normalization 批范规划层迁移学习 3.网络架构4.代码实现5.总结1.引言ResNet 是在 2015 年由何凯明提出来的，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名，NB。 原始论文为：Deep Residual Lea
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2024-03-21 10:03:10
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前言：这段时间一直在研究深度学习的相关内容，也依据工作需要从github上研究了一些项目，对基础知识有了一定的了解，但是从学习到完全掌握和应用是两回事并且有相当大的一段距离，这里我通过从头开始准备数据，构建网络的，调整参数，整个流程完整跑了一遍，才对之前只知其一不知其二的问题有了更好的理解，这里通过文字分享出来，欢迎指正！再次，强烈建议，如果想认认真真学深度
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2024-03-26 15:12:18
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本次实验主题为利用ResNet18神经网络进行手写数据识别模型的训练，首先是对于手写数据集的下载，由于resnet18网络参数量比LeNet-5的要大，因此训练过程对显存就有更大的要求，我们可能无法将整个手写数字识别的6万个样本一次性加载进来进行训练，因此我们要分批次加载训练集进行训练。 使用torch.utils.data.DataLoader工具可以很简单将数据集构造为一个数据生成器，每次只取
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2024-10-12 16:03:11
266阅读
一、介绍Resnet18网络ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时
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2024-06-04 15:38:52
255阅读
ResNet背景在resnet提出之前，认为卷积层和池化层堆叠越多，提取到的图片特征信息就越全，学习效果越好。但是随着网络的加深，容易出现梯度消失和梯度爆炸等问题。梯度消失：每一层的梯度小于1，反向传播时网络越深，远离输出层的梯度越趋于0。梯度爆炸：每一层的梯度大于1，反向传播时网络越深，远离输出层的梯度越大。退化问题：随着层数增加，预测效果反而更差。方法batch normalization关于
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2024-09-20 11:02:19
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1.对应着图像中的CNN部分，其对输入进来的图片有尺寸要求，需要可以整除2的6次方。在进行特征提取后，利用长宽压缩了两次、三次、四次、五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造。Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络2.ResNet101有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联
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2024-02-19 11:42:41
2349阅读
网络结构相比于 YOLOv2 的 骨干网络，YOLOv3 进行了较大的改进。借助残差网络的思想，YOLOv3 将原来的 darknet-19 改进为darknet-53。论文中给出的整体结构如下：Darknet-53主要由1×1和3×3的卷积层组成，每个卷积层之后包含一个批量归一化层和一个Leaky ReLU，加入这两个部分的目的是为了防止过拟合。卷积层、批量归一化层以及Leaky ReLU共同组
Resnet 不同种类及介绍Background单层前馈神经网络足够完成任何功能， 但该层会非常冗余， 易过拟合所以 需要更深的网络从AlexNet之后，CNN 结构变得越来越深 （AlexNet 5层卷积层 VGG network 19层 GoogleNet 22层）但网络深度并不是简单的堆叠层数，会出现梯度消失的问题，退化问题（梯度是反向传播的，重复叠加会使得梯度无穷小）##介绍ResNet核
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2024-03-14 07:17:29
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一、为什么选择残差网络
在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗（用GPU集群去怼）模型容易过拟合（扩大数据集、Droupout、批量归一化、正则化、初始化参数调整等等方法）梯度消失/梯度爆炸问题的产生（批量归一化） 随着
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2024-05-25 12:52:01
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计算机视觉(Compute Vision，CV)给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。本文以典型的图片分类网络ResNet50为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个CV应用的开发及部署。
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2024-04-29 20:23:29
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本文的目标是检验当前的视频数据集是否有充足的数据来训练非常深的3D卷积神经网络(原文：The purpose of this study is to determine whether current video datasets have sufficient data for training very deep convolutional neural networks with spati
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2024-07-25 10:44:01
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