19、深度学习中的ResNet与目标检测基础

深度学习中的ResNet与目标检测基础

在深度学习领域，ResNet架构以及目标检测的基础方法是非常重要的内容。下面将详细介绍ResNet在Tiny ImageNet数据集上的训练情况，以及目标检测的一些基础概念和实现方法。

ResNet在Tiny ImageNet上的训练

在Tiny ImageNet数据集上训练ResNet时，第一次实验取得了一定的成果。运行 python rank_accuracy.py 后，测试集上的rank - 1准确率达到了53.10%，rank - 5准确率为75.43%，已经接近GoogLeNet + Tiny ImageNet的准确率。鉴于之前在Tiny ImageNet上应用学习率衰减取得了成功，决定在ResNet上也应用相同的方法。

学习率衰减训练ResNet的步骤

1. 创建文件并导入必要的包 ：
   创建一个名为 train_decay.py 的新文件，并插入以下代码：

# set the matplotlib backend so figures can be saved in the background
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")

# import the necessary packages
from config import tiny_imagenet_config as config
from pyimagesearch.preprocessi