62、python - 全手写搭建 resnet50 神经网络

最新推荐文章于 2024-08-30 08:59:25 发布
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分类专栏： CV视觉算法入门与调优 文章标签： python 深度学习 开发语言
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本文档详细介绍了如何使用Python从头开始构建Resnet50神经网络。内容涵盖网络结构的设计，包括卷积层、平均池化层和BottleNeck结构，并解释了每一层的功能和参数传递方式。代码实现被组织在仓库的ops目录下，方便调用。虽然网络已搭建完成，但在实际推理前还需进行图像预处理步骤。

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如果将上篇文章中涉及到的算法都自己手写完一遍后，我们开始尝试利用自己手写的算法，搭建一个完整的 resnet50 神经网络。

网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。

为了搭建一个完整的神经网络，定义一个 Resnet 的类，这个类就包含 resnet50 的所有层和结构。该类很简单，只有一个名为run的函数，用来运行这个神经网络。

下面是 python 代码定义的这个类。

class Resnet():
  def run(self, img):
    out = ComputeConvLayer(img, "conv1")
    out = ComputeBatchNormLayer(out, "bn1"
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Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
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01-08 1万+
MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，MNIST的图像，每张图片是包含28 像素× 28 像素的灰度图像（1 通道），各个像素的取值在0 到255 之间。每张图片都由一个28 ×28 的矩阵表示，每张图片都由一个784 维的向量表示（28*28=784）。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
深度学习11 — ResNet-50 算法实战与解析
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神经网络—ResNet50网络（pytorch）
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Resnet50算法原理
whaosoft143ai的博客
05-21 4303
假设你现在是个人工智能知识小白，如果让你设计一个可以识别图片的神经网络，你会怎么做？我之前问过自己这个问题，思来想去，我的答案是：我可能不知道如何下手。突然有一天，当我把Resnet50这个网络中的所有算法都写了一遍之后，我突然发现，只要我深入了解了这些算法背后的原理，或许我也能设计出这个网络出来（后知后觉的大话而已）。于是，有了这篇文章。接下来，我会从头开始，一步步拆解Resnet50中用到的算法和其背后的原理，聊聊一个图像识别网络到底是怎么工作的。你可能会想，看懂这些需要懂很多专业的知识whaosoft
第J1周：ResNet-50算法实战与解析
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图2左边的单元为ResNet两层的残差单元，两层的残差单元包含两个相同输出的通道数的 3x3 卷积，只是用于较浅的ResNet网络，对较深的网络主要使用三层的残差单元。证明过程也很简单：假设在一种网络A的后面添加几层形成新的网络B，如果增加的层级只是对A的输出做了个恒等映射（identity mapping），即A的输出经过新增的层级变成B的输出后没有发生变化，这样网络A和网络B的错误率就是相等的，也就证明了加深后的网络不会比加深前的网络效果差。简单来讲就是网络太深了，会导致模型训练难以收敛。
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ResNet50结构超详细解析！！！
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🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)说在前面本周学习目标：了解残差结构，根据原始的Tensorflow代码、编写出响应的Pytorch代码解决问题：识别小鸟的种类我的环境：Python3.8、Pycharm2020、torch1.12.1+cu113。
长文解析Resnet50的算法原理
AI与算法都要通俗易懂
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长文通俗的解析resnet50的全部算法。
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Python可视化resnet50所有层特征图 使用pytorch中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道. 文章目录代码input imageconv1 [1,64,112,112]bn1_relu [1,64,112,112]maxpool [1,64,56,56]layer1 [1,256,56,56]layer2 [1,512,28,28]layer3 [1,10...
R-FCN+ResNet-50用自己的数据集训练模型(python版本)
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说明： 本文假设你已经做好数据集，格式和VOC2007一致，并且Linux系统已经配置好caffe所需环境（博客里教程很多），下面是训练的一些修改。 py-R-FCN源码下载地址： https://github.com/Orpine/py-R-FCN 也有Matlab版本： https://github.com/daijifeng001/R-FCN 本文用到的是pyth
深度学习——残差神经网络ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例
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一、残差神经网络——ResNet的综述 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好， 但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一 即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network） 又
Resnet 18 可跑完整pytroch代码
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10-26 4951
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import argparse from resnet18 import ResNet18 # 定义是否使用GPU device = torch...
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