文章目录前言一、ResNet简介1.1 ResNet概念及特点1.2 ResNet完整结构1.3 ResNet50 网络模型二、环境搭建2.1 部署本项目时所用环境2.2 LabVIEW工具包下载及安装三、LabVIEW OpenVINO实现resnet50图像分类3.1 模型获取及转换为onnx3.2 LabVIEW OpenVINO调用 resnet50实现图像分类（openvino_res
作为初学者，最近刚接触Ascend200DK，按照官方的指导一步步搭建起了开发+运行环境，运行的第一个样例就是Mindstudio自带的Resnet50网络，对昇腾AI处理器的强大性能尤为印象深刻。个人习惯会去研究一下源码，这里分享下心得体会，能力有限，水平一般，如果哪里写的不对的，还请指正。对于Mindstudio开发套件，个人理解作用是提供一个简单方便的界面，让代码开发和调试更加顺畅， Min
# PyTorch中的ResNet-50：概述与实现
ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，首次在2015年由何恺明等人提出。ResNet的核心思想是引入“残差学习”，通过使用跳跃连接（skip connections）来避免深度网络训练中的梯度消失问题。ResNet-50是ResNet的一个变种，具有50层网络，非常适合图像分类等多种计算机视觉任务。
## ResNet-50架构
在
原创
2024-07-31 08:10:08
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注意：巨坑提醒：python版本和mindx sdk有关联，python3.7.5最高支持的mindx sdk版本为2.0.3 如果使用2.0.4版本，会报错： 如果有遇到这类问题的小伙伴一定要记得注意一下Python和MindX SDK的版本哈。 MindX SDK2.0.4推荐Python用3.9.2版本，我的上面使用3.7.5是报错了。基于MindX SDK部署应用的源码介绍Mindx sd
ResNet _make_layer代码理解ResNet构建过程BasicBlock理解Bottleneck理解 ResNet 上图为ResNet的5个 基本结构，为了方便理解，此处以最简单的18-layer为例来展开： 首先我们知道ResNet中对于50层以下的构建块采用的是BasicBlock，而大于50的深层则采用的是Bottleneck，BasicBlock的构建代码如下：class B
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2024-04-09 22:40:59
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Resnet50的代码不是由笔者编写，笔者只对代码进行讲解，方便后续使用。原作者博客链接。 为了节省篇幅这里不贴出代码，请访问原作者GitHub查看代码。在阅读本博客前请先了解残差网络的结构和原理，推荐博客。1.ResNet50的网络结构Resnet50包含两个基本的模块：Conv Block和Identity Block。这两个模块的结构图如下所示：从图中可以看到，Identity Block的
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2024-03-04 02:30:58
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# PyTorch ResNet50：从代码开源到深度学习模型应用
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
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2024-05-09 09:42:48
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本文结合50层深度残差网络的实现学习何博士的大作-Deep Residual Learning for Image Recognition。理论上，深层网络结构包含了浅层网络结构所有可能的解空间，但是实际网络训练中，随着网络深度的增加，网络的准确度出现饱和，甚至下降的现象，这个现象可以在下图直观看出来：56层的网络比20层网络效果还要差。但是这种退化并不是因为过拟合导致的，因为56层
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2024-06-01 12:09:51
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之前在做keras训练任务的时候都没有考虑过图像数据的输入大小问题，但在实验中发现这也是一个容易陷坑的问题。1.keras封装好的模型，当include_top=False时，迁移权重训练，图像的输入也不用必须是默认的尺寸。可以是比默认尺寸大的任意尺寸，比默认尺寸小的话，就要考虑够不够计算一系列的卷积池化操作了。权重保存的是卷积“核”的权重，只要卷积核的大小数目不变，即网络模型不变，就可以做迁移学
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2024-10-09 16:24:22
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大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行，没有串门没有聚餐，整个人闲的没事干。。。医生真是不容易，忙得团团转还有生命危险，新希望他们平安。本篇不属于初级教程。如果完全看不懂请自行谷歌或搜索作者博客。deeplab官方提供了多种backbone，通过train.py中传递参数，--model_variant="resnet_v1_101_beta" \可以更改backbone。（resnet_v
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2024-05-08 11:18:58
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在上一篇博文中，我们对Detect-and-Track论文源码中模型构建部分进行了代码梳理，此篇博文我们对其采用的主干网络ResNet18进行详细分析。目录 一、ResNet简单回顾二、3D Mask R-CNN代码实现（/lib/modeling/ResNet3D.py）三、一些疑问一、ResNet简单回顾直观来讲，ResNet实现了深层神经网络，就代码应用而言，我们首先要掌握两幅图。
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2024-04-08 10:40:56
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前言在前篇vgg16之后，无法成功训练vgg16，发现是自己电脑可用的显存太低了，遂放弃。在2015 ILSVRC&COCO比赛中，何恺明团队提出的Resnet网络斩获第一，这是一个经典的网络。李沐说过，如果要学习一个CNN网络，一定是残差网络Resnet。与VGG相比，Resnet则更加出色，为后续的研究做下铺垫这是Resnet论文翻译参考链接：在之前的神经网络，存在两个问题：网络收敛速
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2024-03-25 08:23:57
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1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 针对梯度爆炸和梯度消失的问题，我们通常会对输入数
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2023-09-04 23:08:44
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作者：郑佳众所周知，MLPerf是当今权威性最大、影响力最广的国际AI性能基准测试，相当于AI技术领域的「晴雨表」。今年5月的MLperf training 1.0，鹏城实验室基于华为昇腾AI基础软硬件平台鹏城云脑II（采用搭载鲲鹏、昇腾处理器的Atlas 900集群，算力为1000P（每秒百亿亿次计算）），实现了在昇腾硬件基本不变的情况下，通过软件和系统级优化，「Resnet50单卡训练的性能」
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2024-07-03 04:51:05
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本文目的不在于让你学会各种大小数据的变化，而在于体会resnet执行的流程，大白话解说，读不懂的见谅！废话少说，直接上最重要的两个图片图：唱跳rap 用于和代码debug对照，接下来直接开始 内参数（瓶颈层，[3,4,6,3]对应唱跳rapx3x4x6x3，我个人理解为每个块内的遍历次数，分类数）从括号里外的顺序开始，先跳转到resnet类 i
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2024-05-21 10:51:09
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ConvNext是在ResNet50模型的基础上，仿照Swin Transformer的结构进行改进而得到的纯卷积模型，当然原生模型是一个分类模型，但是其可以作为backbone被应用到任何其它模型中。ConvNext模型可以被称之为2022年cv算法工程师抄作业必备手册，手把手教你改模型，把ResNet50从76.1一步步干到82.0。【0】【1】【2】论文名称：A ConvNet for th
1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。但深度继续
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2024-04-20 19:15:06
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3、详细的计算过程首先 F t r F_{tr} Ftr这一步是转换操作（严格讲并不属于SENet，而是属于原网络，可以看后面SENet和Inception及ResNet网络的结合），在文中就是一个标准的卷积操作而已，输入输出的定义如下表示： 那么这个 F t r F_{tr} Ftr的公式就是下面的公式1（卷积操作， V c V_{c} Vc表示第c个卷积核， X s X^{s} Xs表示第s个
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2024-07-30 08:45:50
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