1. 模型介绍
为什么选用Resnet50
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 Le Net 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，也会导致网络的准确率下降。为了解决这一问题，传统的方法是采用数据初始化和正则化的方法，这解决了梯度消失的问题，但是网络准确率的问题并没有改善。而残差网络的出现可以解决梯度问题，而网络层数的增加也使其表达的特征也更好，相应的检测或分类的性能更强，再加上残差中使用了 1×1 的卷积，这样可以减少参数量，也能在一定程度上减少计算量。
该数据集为Cityscapes
Cityscapes数据集上，使用ResNet50可以获得更高的准确性和更好的性能，因为它可以处理更复杂的图像特征并学习更深层次的抽象表示。此外，ResNet50还具有快速训练和低内存占用的优势，这使得它成为处理大规模图像数据集的理想选择。
2. 数据分析
数据概览
Cityscapes数据集是一个用于计算机视觉研究的大型公共数据集，包含了来自德国50个城市的街道场景图像。该数据集包括5000张高分辨率图像，每张图像包含了城市街道的真实场景，如建筑物、道路、行人、车辆等。这些图像是使用高分辨率摄像机拍摄的，并且都经过了精细的注释，包括像素级别的标记，如道路、建筑物、行人、车辆等。此外，Cityscapes数据集还提供了相应的深度、实例分割和语义分割标注。
Cityscapes数据集的主要目的是为计算机视觉研究提供一个具有挑战性的数据集，以帮助研究人员开发更准确和可靠的图像分割和目标检测算法。它可以用于训练和评估各种计算机视觉任务，如图像分割、目标检测、实例分割等。该数据集已成为计算机视觉领域中广泛使用的基准数据集之一，并在多个计算机视觉比赛中被用作竞赛数据集。
详细的格式
图像大小为1024x2048像素，采用PNG格式保存。每个像素都被标注为19个不同的类别之一，包括道路、建筑物、行人、车辆等。其中，每个像素的标注使用RGB颜色编码，每种颜色对应一个特定的类别。此外，Cityscapes数据集还提供了相应的深度、实例分割和语义分割标注，这些标注也采用类似的方式进行编码和保存。
3.模型构建和训练
resnet为什么设置的很深
ResNet是一种深度神经网络，它通过引入残差块来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得网络可以更深更容易训练。ResNet的主要构建块是残差块，每个残差块包含了两个卷积层和一个跳跃连接，跳跃连接将输入直接添加到输出，从而实现了信息的直接传递。这种跳跃连接可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以训练得更深。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
# Load pre-trained ResNet50 model
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
# Replace the last fully connected layer with a new one
num_features = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = nn.Linear(num_features, 1000)
# Freeze all the layers except the last one
for param in resnet50.parameters():
param.requires_grad = False
resnet50.fc.requires_grad = True
# Define loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet50.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Train the model on a dataset
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = resnet50(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
模型训练注意事项
1. 数据预处理：在训练ResNet模型之前，需要对数据进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，以及数据增强操作，如随机翻转、旋转、平移等，这些操作可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2. 学习率调整：ResNet模型通常需要使用较小的学习率进行训练，以避免过拟合和震荡现象，同时需要进行学习率调整，以便在训练过程中逐渐降低学习率，从而提高模型的收敛速度和性能。
3. 正则化：为了避免过拟合现象，可以在ResNet模型中加入正则化项，如L1正则化、L2正则化等，以限制模型的复杂度和泛化误差。
4.训练策略：ResNet模型通常需要使用较长的训练时间和较小的批次大小进行训练，以便更好地优化模型性能，并避免过拟合现象。
模型测试
4. Intel AI框架的使用
运行推理
使用Intel® AI Analytics Toolkits中的推理引擎来运行ResNet50模型进行推理，并获得每个图像的预测结果。
分析结果
使用Intel® AI Analytics Toolkits中的分析工具来对ResNet50模型在Cityscapes数据集上的表现进行分析，包括模型准确度、召回率、精确度等指标，以及误分类的样本和分类错误的类别等信息
优化模型
根据分析结果，对ResNet50模型进行优化，包括调整超参数、增加训练数据、进行数据增强等操作，以提高模型性能和准确度。
评估模型
使用Intel® AI Analytics Toolkits中的评估工具来对优化后的ResNet50模型进行评估，以确保其在Cityscapes数据集上的表现得到了改善。
