ResNet模型详解及代码复现

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分类专栏： # 分类 文章标签： ResNet 残差结构 卷积神经网络 分类 VGG
于 2022-07-10 14:27:32 首次发布
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本文详细介绍了ResNet残差网络模型，探讨了其提出的背景、残差网络的工作原理，以及网络模型结构，包括resnet18、resnet34等。此外，还提供了代码实现网络搭建的步骤，并给出了源码地址。

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目录

一. ResNet网络模型

ResNet的提出

残差网络原理

ResNet 网络模型

二. 代码复现

一. ResNet网络模型

ResNet的提出

        ResNet残差网络主要是通过残差块组成的，在提出残差网络之前，网络结构无法很深，在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络达到了22层。随着网络层数的增加，网络发生了退化（degradation）的现象：随着网络层数的增多，训练集loss逐渐下降，然后趋于饱和，当你再增加网络深度的话，训练集loss反而会增大。而引入残差块后，网络可以达到很深，网络的效果也随之变好

残差网络原理

        与普通网络的串行结构相比，残差单元增加了跳跃映射，将输入与输出直接进行相加，补充卷积过程中损失的特征信息，这点与U-net的跳跃连接结构有点类似，不过Res中的跳跃连接做的是Add操作，而U-net的跳跃连接做的是Concatenate操作，还是有本质的不同。

Fig1. 故此网络块的输出为:
因为相加必须保证与是同维度的，因此可以写成通式如下式，用于匹配维度。
有两种维度匹配的方式（A）用zero-padding增加维度 (B）用1x1卷积增加维度

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EMO（Efficient Mobile Networks）是一种。
GCT模型详解及代码复现
hasakie的博客
02-17 327
这种模块化的设计不仅简化了开发流程，还为未来的研究工作提供了便利，使得GCT能够作为一个“即插即用”的组件，在不同的视觉任务中发挥作用。这种模块化的设计不仅简化了开发流程，还为未来的研究工作提供了便利，使得GCT能够作为一个“即插即用”的组件，在不同的视觉任务中发挥作用。这种细致的工作大大提高了模型的可移植性，使得GCT能够在不同的开发环境中顺利运行。通过这三个步骤的有机结合，GCT实现了对通道间关系的有效建模，既考虑了通道间的竞争关系，又兼顾了它们的合作特性，为后续的视觉任务提供了更加丰富的特征表达。
ResNet模型
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01-14 2313
: 卷积层，接受输入通道3（RGB图像的三个通道），输出64个特征通道，卷积核大小为7×77\times77×7，步长为2，填充为3（确保输出特征图尺寸为输入的一半）。: 批归一化层，对的输出进行归一化。: 激活函数层，添加非线性。: 最大池化层，使用3×33\times33×3的池化核，步长为2，填充为1。再次将特征图尺寸减半。每一层由若干个组成：: 全局平均池化层，将特征图的空间维度H×WH\timesWH×W压缩为1×11\times11×
Resnet模型详解
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ResNet-模型架构代码
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ResNet网络模型
m0_53675977的博客
01-03 1767
ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何恺明，张翔宇，任少卿，孙剑等人提出。通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。ResNet在2015年ILSVRC比赛中夺得冠军。因为该网络“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet。ResNet的结构可以极快的加速超深神经网络的训练，模
复现ResNet
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Caffe在Cifar10上复现ResNet ResNet在2015年的ImageNet竞赛上的识别率达到了非常高的水平，这里我将使用Caffe在Cifar10上复现论文4.2节的Cifar实验。 ResNet的基本模块 Caffe实现 Cifar10上的实验结果及说明 ResNet的基本模块 本文参照Torch7在Cifar10上复现ResNet的实验，使用Caffe复现之。ResNet的...
ResNet网络详解及代码复现
hasakie的博客
12-16 1337
例如，ResNet-152就是采用这种设计，达到了152层的深度，远超当时的其他深度学习模型。这种渐进式的下采样策略不仅有助于捕获多层次的特征，还有效地控制了计算复杂度，使得ResNet能够在保持高性能的同时，构建非常深的网络结构。这种设计不仅有效解决了深层网络的训练难题，还为后续的ResNet变体（如ResNet-50、ResNet-101等）奠定了坚实的基础。通过这种结构设计，基本残差块不仅解决了深层网络中的退化问题，还为后续更复杂的残差块设计奠定了基础。这不仅提高了训练的稳定性，还加快了收敛速度。
经典网络模型ResNet(残差网络)
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经典CNN模型（五）：ResNet（PyTorch详细注释版）
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ResNet，即残差神经网络（Residual Neural Network），是由何凯明（Kaiming He）、张祥雨、任少卿和孙剑在 2015 年提出的一种深度学习架构，旨在解决深度神经网络中的退化问题。在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，训练误差会逐渐增大，这种现象被称为“退化”。ResNet 通过引入一种特殊的残差学习框架来解决这一问题，允许网络学习更深层次的结构，而不遭受退化问题的影响。
resnet50 模型
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resnet50 模型，很难训练，且训练一次需要很长时间，最好保存
经典网络模型-ResNet
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背景 对于常规网络，随着网络层级的不断增加，模型精度不断得到提升，而当网络层级增加到一定的数目以后，训练精度和测试精度迅速下降，这说明当网络变得很深以后，深度网络就变得更加难以训练了。由于神经网络在反向传播过程中要不断地传播梯度，而当网络层数加深时，梯度在传播过程中会逐渐消失（假如采用Sigmoid函数，对于幅度为1的信号，每向后传递一层，梯度就衰减为原来的0.25，层数越多，衰减越厉害），导致无法对前面网络层的权重进行有效的调整。 简介 ResNet引入了残差网络结构（residual
ResNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
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ResNet代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
本周总结----ResNet 模型
yanyanyanzi111的博客
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一、Resnet论文解读 以resnet34为例介绍 *图一 ：res34层整体结构 图二： resnet的尺寸通道数表 1、残差结构 主通道上输入x进入一个卷积层后做BN，做relu，在进入一个卷积层后，与侧通道（x）相加之后，一起做BN， 做relu。 这个相加不是拼接，必须要求x的维度，与主通道上做完第二次卷积后的维度相同。是矩阵里每一个参数的相加（可以理解为两个形状相同的矩阵相加）。 要保证侧通道上x（identity）的维度，在主侧相加点的维数相同，有两种办法：1）用0来填充不过的维数，
分类神经网络2：ResNet模型复现
悠眠小虫的博客
04-21 823
在构建神经网络时，首先采用了步长为2的卷积层进行图像尺寸缩减，即下采样操作，紧接着是多个残差结构，在网络架构的末端，引入了一个全局平均池化层，用于整合特征信息，最后是一个包含1000个类别的全连接层，并在该层后应用了softmax激活函数以进行多分类任务。：由2个3x3卷积层堆叠而成，当输入和输出维度一致时，可以直接将输入加到输出上，这相当于简单执行了同等映射，不会产生额外的参数，也不会增加计算复杂度（随着网络深度的加深，这种残差模块在实践中并不十分有效）；希望对大家能够有所帮助呀！ResNet网络通过。
【自用】ResNet网络模型搭建
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【代码】【自用】ResNet网络模型搭建。
CNN经典网络模型（五）：ResNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
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qq_43307074的博客
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CNN经典网络模型之一：ResNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
经典模型ResNet分析
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resnet介绍
Fasterrcnn代码复现pytorch
03-18
<think>好的，用户想找关于如何用PyTorch复现Faster R-CNN的代码实现教程和示例。首先，我需要回顾一下已有的引用资料，看看哪些资源可以帮助用户。 根据提供的引用，引用[1]和[2]提到了具体的项目地址，其中引用[1]是FasterRCNN-pytorch的实现，引用[2]则是关于在自定义数据集上训练Faster R-CNN的流程。引用[3]和[5]讲解了Faster R-CNN的结构和原理，并提供了使用预训练模型的实例。引用[4]虽然关于Cascade R-CNN，但可能对用户理解目标检测模型的结构有帮助。 用户可能需要分步骤的指导，包括环境配置、代码结构、数据准备、模型训练和测试等。需要确保推荐的代码库是可用的，并且有详细的文档或教程。引用[1]和[2]的项目地址都是GitCode上的镜像，可能需要检查这些项目的活跃度和文档完整性。另外，引用[5]提到的30行代码实现目标检测可能对快速上手有帮助，适合初学者。 用户可能遇到的问题包括如何安装依赖、如何处理自定义数据集、如何调整超参数等。需要确保回答中涵盖这些方面，并引导用户参考具体的项目文档。同时，需要注意PyTorch版本兼容性，不同项目可能依赖不同版本的库，这也是需要提醒用户的点。 另外，用户可能对Faster R-CNN的原理不太熟悉，但根据引用[3]和[5]，可以推荐他们阅读相关文章来理解背景知识，这样在复现代码时能更好地理解各个模块的作用。 总结回答的结构应该是先推荐具体的代码库和教程，然后分步骤说明实现流程，包括环境配置、数据准备、模型构建、训练和测试，最后提供相关问题和扩展阅读。需要确保所有提到的资源都有正确的引用标识，并且语言简洁明了，符合中文表达习惯。</think>以下是关于Faster R-CNN PyTorch代码实现的教程及示例解析： --- ### 一、Faster R-CNN PyTorch实现资源推荐 1. **官方实现参考** PyTorch官方提供了预训练的Faster R-CNN模型，可直接调用`torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn`实现目标检测[^3][^5]。 2. **开源项目推荐** - **FasterRCNN-pytorch** 该项目实现了完整的Faster R-CNN结构，包含特征提取、RPN网络和检测头模块： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FasterRCNN-pytorch ``` 项目结构包含： ``` ├── model/ # 模型定义（Backbone/RPN/RoIHead） ├── datasets/ # 数据加载与预处理 └── train.py # 训练脚本 ```[^1] - **自定义数据集训练** 项目[fasterrcnn-pytorch-training-pipeline](https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fasterrcnn-pytorch-training-pipeline)提供了从数据标注到模型训练的全流程代码，支持COCO/VOC格式数据集[^2]。 --- ### 二、实现步骤详解（以预训练模型为例） #### 1. 环境配置 ```python # 依赖库安装 pip install torch torchvision opencv-python numpy ``` #### 2. 使用预训练模型推理 ```python import torchvision import cv2 # 加载预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 image = cv2.imread("test.jpg") image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image) # 推理 with torch.no_grad(): predictions = model([image_tensor]) # 解析结果（类别/置信度/边界框） print(predictions[0]['labels'], predictions[0]['scores'], predictions[0]['boxes']) ``` #### 3. 关键代码模块解析 - **区域提议网络（RPN）** 生成候选区域的核心组件，通过锚点（anchors）和分类/回归分支实现： ```python class RPN(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, 512, 3, padding=1) self.cls_logits = nn.Conv2d(512, num_anchors, 1) # 分类分支 self.bbox_pred = nn.Conv2d(512, num_anchors * 4, 1) # 回归分支 ``` --- ### 三、自定义训练流程 1. **数据准备** - 使用`torchvision.datasets.CocoDetection`加载COCO格式数据 - 实现`collate_fn`处理不同尺寸图像批处理 2. **训练脚本** ```python from engine import train_one_epoch import utils # 定义优化器与学习率调度器 params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # 训练循环 for epoch in range(10): train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10) lr_scheduler.step() ``` ---
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