28- ResNet模型 (TensorFlow系列) (深度学习)

原创 已于 2023-03-11 03:58:00 修改 · 1.9k 阅读 · 17 ·
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#深度学习 #tensorflow #人工智能 #cnn #机器学习

于 2023-03-04 16:42:06 首次发布
ResNet是2015年微软实验室提出的深度学习模型，因其在ImageNet竞赛中的出色表现而备受瞩目。该模型通过引入残差块和BatchNormalization加速训练，成功解决了深度网络中的梯度消失问题，支持超过1000层的网络结构。文章提供了ResNet的基本块（BasicBlock）和瓶颈块（Bottleneck）的代码实现，并展示了如何用Keras构建ResNet模型进行训练。

知识要点

  • ResNet在2015年由微软实验室提出, 效果非常好.

一  ResNet模型

1.1 简介

ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。（啥也别说了，就是NB）

网络中的亮点：

  • 超深的网络结构(突破1000层)
  • 提出residual模块
  • 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)

标准模块:

1.2 residual结构

 

  • 1x1的卷积核 用来降维和升维

  • 注意：主分支与shortcut的输出特征矩阵shape必须相同

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卷积神经网络（CNN）的ResNet模型
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ResNet通过引入残差学习的概念，成功地训练了非常深的神经网络，解决了深度网络中的一些常见问题，如梯度消失和退化。这使得ResNet在多个计算机视觉任务中表现优异，并成为深度学习领域的重要里程碑。通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现ResNet模型，并在各种数据集上进行训练和评估。
ResNet的TensorFlow实现
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tensorflow版resnet代码(18,50,101,152)
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tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg 这里下载各个层数的预训练模型
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