卷积神经网络之ResNet50迁移学习

最新推荐文章于 2025-03-11 01:49:57 发布
最新推荐文章于 2025-03-11 01:49:57 发布
阅读量569 收藏 4
点赞数 7
文章标签： cnn 迁移学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33816117/article/details/140298860
版权

数据准备

下载狗与狼分类数据集，数据来自ImageNet，每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用download接口下载数据集，并自动解压到当前目录。

全是小狗的图片

另一边全是狼的图片

加载数据集

狼狗数据集提取自ImageNet分类数据集，使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口来加载数据集，并进行相关图像增强操作。

数据集可视化

训练数据集通过MindSpore的ImageFolderDataset接口加载，返回值为字典。用户可以通过create_dict_iterator接口创建数据迭代器，使用next迭代访问数据集。在本章中，每次使用next可获取18个图像及标签数据。

训练模型

构建Resnet50网络

固定特征进行训练

训练和评估

可视化模型预测

总结

使用迁移学习方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类的案例。首先介绍了数据集的下载和预处理操作,然后使用ResNet50模型进行训练和验证,最后保存了精度最高的模型参数。同时也展示了预测结果的可视化以及固定特征进行训练的方法。

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
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。
昇思MindSpore学习总结十——ResNet50迁移学习
qq_41566819的博客
07-06 1288
在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。
vgg16的迁移学习
qq_40373651的博客
07-06 696
VGG16迁移学习 from __future__ import print_function,division import torch import time import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets,transforms from torch.autograd import Variable import numpy
ResNet50深度解析：原理、结构与PyTorch实现
最新发布
LChuck的博客
03-11 7186
ResNet50是深度学习领域的里程碑模型，通过创新的残差学习框架解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。其核心思想是学习残差映射F(x)=H(x)-x，而非直接学习输入到输出的映射H(x)，通过跳跃连接使梯度能直接流过，有效缓解梯度消失。 ResNet50采用Bottleneck设计，包含50层卷积层，由头部(初始特征提取)、主体(4个残差块组)和尾部(分类器)组成。其特点是参数高效(约25.5M参数)、梯度流动稳定和特征重用能力强，广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割和迁移学习等视觉任务。
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：ResNet50迁移学习
Yeats_Liao的博客
05-04 2585
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：ResNet50迁移学习
Tensorflow2.0学习（17）：利用resnet50进行迁移学习
一枚小白的博客
03-02 8279
利用预训练好的resnet50模型进行迁移训练 在下载resnet50模型时出现了域名解析错误，查了好多都不知道怎么解决。 总的来看，网络分为了两层：第一层是renet50的模型，其中包含了很多卷积层与池化层等，并且已经预训练好了权重偏置等。第二层是自定义的全连接层。在训练模型时，设置的是仅训练全连接层，及resnet50_fine_tune.layer[0].trainable = False...
Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类
qq_43649937的博客
07-22 8868
pytorch
人工智能-项目实践-迁移学习-Resnet50进行迁移学习实现图片二分类
04-03
ResNet50是深度学习领域一个非常著名的卷积神经网络（CNN）架构，它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上取得了显著的成果。这个项目实践基于Portch框架，一个可能的Python深度学习库，如PyTorch或TensorFlow的变体。 ...
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
showswoller的博客
11-10 9923
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
基于卷积神经网络ResNet50的猫狗图像分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-05 1473
本次实验使用猫狗图像数据集，数据集中包含25000张猫和狗的图像（12500张猫的图像，12500张狗的图像），这些图像都是中等分辨率的彩色JPEG图像。我们将选取其中的猫狗图像各1500张用于训练，500张图像用于验证。 本次实验将使用猫狗图像数据集基于ResNet50网络模型构建神经网络完成分类。
基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别.pdf
04-08
《基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别》 鱼类分类识别是现代海洋牧场智能化监测的关键技术，它能够有效提升对海洋生物资源管理的效率。传统的鱼类分类方法依赖于浅层模型，通过手动提取目标特征进行识别...
VGG，V3，RESNET迁移学习，tensorflow
05-31
VGG，V3，RESNET迁移学习，tensorflow和keras写的程序
caffe Resnet-50
05-21
残差resnet网络 ImageNet pre-trained ResNet-50的caffemodel
resnet50 模型
09-20
resnet50 模型，很难训练，且训练一次需要很长时间，最好保存
Resnet50进行迁移学习实现图片二分类
s44359487yad的博客
10-30 913
本文使用预训练的Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类，基于portch框架。数据集说明数据集存放目录为： used_dataset , 共200张图片，标签为：benign(良性）、malignant(患病)。数据集划分如下：代码目录介绍。
昇思MindSpore用于ResNet50迁移学习
qq_43471535的博客
07-04 970
1. **数据集准备**：首先，通过调用`create_dataset_canidae`函数，分别创建训练数据集`dataset_train`和验证数据集`dataset_val`，并获取它们的大小`step_size_train`和`step_size_val`。2. **修改模型输出层**：由于预训练模型的输出层是针对ImageNet的1000类分类任务设计的，这里将模型的全连接层(`fc`)替换为适合狼狗二分类任务的新全连接层(`head`)，输出通道数改为2。
使用Resnet做迁移学习
jiaken2660的专栏
03-07 1819
请详见：Transfer learning based on Resnet50 and use pretrained model
深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50
热门推荐
m0_68926749的博客
12-04 1万+
迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁移到目标领域中。源领域是已经有大量标注数据的领域，而目标领域是需要解决的新问题。通过迁移学习，源领域的知识可以帮助目标领域的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现，包括特征提取、模型微调和领域自适应等方法。
【图像分类】实战篇 （2）5分钟学会用迁移学习ResNet50训练自己的图像分类模型（鸟类识别为例）
06-10 1万+
此项目主要是小白入门教学，项目可以直接运行，需要请私信！！！图像分类是深度学习图像处理领域最基本的识别任务。先上结果。
基于CNN卷积神经网络(ResNet50残差网)项目
12-06
基于CNN卷积神经网络（ResNet50残差网络）的项目通常用于图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务。ResNet50是一种深度卷积神经网络，具有50个卷积层，通过引入残差块（Residual Blocks）来解决深层网络中的梯度消失问题，从而使得网络能够更深、更复杂。 ### 项目概述 #### 1. 项目背景 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中表现出色。ResNet50是其中的一个经典模型，因其在ImageNet数据集上的优异表现而被广泛应用。 #### 2. 项目目标 - **图像分类**：将输入图像分类到预定义的类别中。 - **目标检测**：识别并定位图像中的多个目标。 - **图像分割**：将图像分割成不同的区域，每个区域属于不同的类别。 #### 3. 技术路线 - **数据预处理**：包括图像缩放、归一化、数据增强等。 - **模型搭建**：使用ResNet50作为基础模型，进行微调或迁移学习。 - **模型训练**：使用训练数据进行模型训练，调整超参数以优化性能。 - **模型评估**：使用验证集和测试集评估模型性能，计算准确率、召回率、F1-score等指标。 - **模型部署**：将训练好的模型部署到生产环境中，提供API接口或集成到应用程序中。 ### 关键步骤 #### 数据预处理 ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') ``` #### 模型搭建 ```python from tensorflow.keras.applications import ResNet50 from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) ``` #### 模型训练 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples // train_generator.batch_size, epochs=10, validation_data=validation_generator) ``` #### 模型评估 ```python test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_generator, steps=test_generator.samples // test_generator.batch_size) print('Test accuracy:', test_accuracy) ``` ### 应用场景 - **医疗影像分析**：如肿瘤检测、疾病分类。 - **自动驾驶**：如行人检测、车道识别。 - **安防监控**：如人脸识别、异常行为检测。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

查拉图斯特拉talk

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值