之前写过一篇实现猫十二分类的文章，写出了大体的流程，但实际效果并不佳。本文采取微调预训练模型的方式，使准确率从0.3提升到了0.93。大体流程参考ResNet猫十二分类，本文只给出不同的地方。代码框架根据一篇比较漂亮的resnet代码，借鉴，学习。迁移学习迁移学习的两种方式微调。从线上下载以训练完毕的模型，利用本地数据集进行参数的微调，更新的是所有参数用作特征提取器。外加一层全连接，只训练全连接部
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2023-12-18 17:01:21
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文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
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归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
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基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
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先说说我的环境 硬件方面：一台联想笔记本，搭载了NVIDIA P2000 显卡，查了一下属于GTX1060乞丐版 系统方面：Windows 10，预装好了Anaconda，Python版本3.7.4 要开始学习PyTorch，第一步肯定先把PyTorch装上。 上PyTorch官网看一下。一上来就是明晃晃的Install大字，直接点进去 官网给推荐了配置 照着官网说的命令在cmd里面执行，当然前提
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2023-12-14 03:33:15
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本文使用的数据集为COVID-CT数据集，链接：https://pan.baidu.com/s/1gLtBkxO3_LSWxsziDJGSPQ 提取码：k3xo 项目结构：data文件夹下存放数据集，runner为运行代码，Resnet_0.00001文件夹下保存实验过程曲线图，model文件夹保存模型。resnet模型实现Resnet作者通过构建恒等映射来解决随着网络层数的
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2023-11-06 22:11:34
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一、使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试1. ResNet18网络结构所有不同层数的ResNet： 这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：2. 实现代码这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18 具体ResNet原理细节这里不多做描述，直接上代码model.py网络模型部分：import torc
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2023-11-25 10:55:57
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torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型。import torchvision
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)下面是使用resnet18训练
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2023-09-15 15:17:06
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Resnet50的细节讲解残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型，需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解，话不多说，开始了。首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224x224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。由于中间有重复利用的模块，所以我们需要将它们写成一个类，用来重复调用即可。
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2023-10-17 13:44:35
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使用OpenCV的DNN模块调用pytorch训练的分类模型，这里记录一下中间的流程，主要分为模型训练，模型转换和OpenCV调用三步。 一、训练二分类模型 准备二分类数据，直接使用torchvision.models中的resnet18网络，主要编写的地方是自定义数据类中的__getitem__， ...
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2021-09-04 21:33:00
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1ResNet是2015年就提出的网络结构，中文名字叫作深度残差网络，主要作用是图像分类。现在在图像分割、目标检测等领域都有很广泛的运用.2随着硬件的不断升级，我们可以使得原来很浅的网络不断的加深，但是这种做法随之而来就出现了这样的一个问题深层训练的效果反而不如浅层网络，也就是网络出现了退化。这个问题很大程度上归结为网络层数过深，梯度下降优化loss变得困难。 作者为了解决上述问题，提出了这样一个
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2023-11-25 11:14:41
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导师的课题需要用到图片分类；入门萌新啥也不会，只需要实现这个功能，给出初步效果，不需要花太多时间了解内部逻辑。经过一周的摸索，建好环境、pytorch，终于找到整套的代码和数据集，实现了一个小小的分类。记录一下使用方法，避免后续使用时遗忘。感谢各位大佬的开源代码和注释！一、数据处理项目文件夹为Project2，使用的是五种花朵的数据集，首先有spilt_data的代码将已经分好文件夹的数据集分类成
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2023-12-18 20:14:44
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pytorch Resnet代码实现网络结构2D ResNet代码3D ResNet代码 本文只介绍resnet的代码实现，需要对resnet有基础的了解。代码参考pytorch官方实现，删除了一些非必要的判断条件，看起来更加简洁。z再次基础上，可以根据需要加入自己需要调整的参数，比如dilation，norm_layer等. 参考SOURCE CODE FOR TORCHVISION.MOD
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2023-10-13 19:28:27
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Pytorch搭建ResNet系列网络前言残差块ResNet网络ResNet系列读取数据和训练模型 前言ResNet 是经典的残差网络，通过短接的方式实现数据的跨层传播，在一定程度上解决了网络过深后出现的退化问题，使训练深层模型更加容易。 本篇博客对PyTorch官方源码实现进行了简化，重点学习ResNet系列网络结构之间的区别。残差块残差块（residual block）是ResNet的基础块
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2023-10-08 16:41:43
408阅读
# PyTorch ResNet: Understanding and Implementing Residual Networks
 have revolutionized the field of computer vision by achieving rema
原创
2023-09-25 17:25:09
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文章目录pytorch张量更多torch的api桥接 NumPyCUDA上的张量Autograd：自动求导阻止跟踪梯度autograd 和 Function 的文档torch.nn1.定义网络2. 注意：3. 损失函数4. 反向传播5. 各种模块和损失函数6. 更新权重7. 数据8. CIFAR10数据集训练一个图片分类器1.加载并标准化CIFAR102.定义一个卷积神经网络3.定义损失函数和优
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2024-09-10 20:58:33
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详细解释在代码注释中 ：resnet50.py：用来保存resnet网络结构。import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
import torchsummary
class Bottleneck(nn.Module):
"""
__init__
in_ch
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2024-01-05 21:34:24
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Kaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结构相似的单元，这些重
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2023-10-08 16:41:22
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文章目录数据集的加载定义训练函数可视化模型预测使用微调 ConvNet 的方法训练和评估ConvNet 作为固定特征提取器训练和评估 官方文档： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 本教程中，您将学会如何使用 迁移学习 来训练卷积神经网络进行图像的分类。 注释： 实际上，很少有人从头开始
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2024-06-27 22:59:35
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