图像分类网络ResNet

最新推荐文章于 2023-12-10 14:23:51 发布
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#深度学习 #机器学习 #神经网络 #人工智能

ResNet网络通过引入残差结构解决了深度网络训练中的梯度消失问题，允许更深层次的网络堆叠。文章介绍了Batch Normalization的作用，以及如何加速网络训练。此外，还探讨了迁移学习的优势，指出预训练模型的早期层学习到的特征具有通用性，但最后一层通常需要根据具体任务调整。

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图像分类网络ResNet

**深度网络的退化问题**
深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，在这里插入图片描述
上图可以看到一般网络随着深度的增加，效果反而变得差了。为了解决上述的问题，作者提出了残差结构来实现上百层网络的堆叠。右图所示的那种，效果随着深度的增加，准确率也随之增加ResNet网络的亮点：

  • 超深的网络
  • 提出了residual模块
  • 使用Batch Normalization加速训练
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分享 | 基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类
shenlanshenyanai的博客
12-16 2058
随着时代的快速发展，人工智能已经融入我们生活的方方面面。中国的农业也因人工智能而受益进入高速发展阶段。现今，看庄稼长势有卫星遥感技术，水果分拣有智能分拣系统，灌溉施肥有自动化机械…… 具体以水果分拣场景为例，大型的水果种植园每到丰收的季节，都会雇佣大量的分拣工人来分拣水果，这是一件人力成本很高的事情。另外，人工分拣水平层次不一还可能使得农场主收益受到很大影响。然而，如今智能水果分拣系统的出现，可以自动根据设置的水果等农作物的品级进行分拣，降低人力成本，提高处理效率，提升分拣的准确性，那么问题来了。
R-FCN
qq_41298141的博客
06-14 239
伪代码 feature maps=process（image） ROIs=region_proposal(feature maps) score_maps=compute_score_map(feature_maps) for ROI in ROIs V=region_roi_pool(score_maps,ROI) class_scores,box=average(V) class_probai...
深度学习之图像分类（七）--ResNet网络结构
木卯_THU的博客
08-31 6540
深度学习之图像分类（七）ResNet 网络与 Batch Normalization 目录深度学习之图像分类（七）ResNet 网络与 Batch Normalization1. 前言2. Residual3. 网络配置4. 代码 本节学习ResNet网络结构，以及迁移学习入门，学习视频源于 Bilibili。 1. 前言 ResNet 是在 2015 年由微软实验室提出来的，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。总结
【图像分类】经典网络架构 ResNet
曦瓜
10-13 1100
因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这一篇文章介绍的是图像分类中的经典的卷积神经网络架构—ResNet的学习笔记。 1为什么要用 ResNet 前面已经证明过网络层次更深，能提取更高层次的特征，但是会遇到两个问题，梯度消失或爆炸和网络退化。梯度消失、爆炸问题，在几十层的网络结构中很大程度上可以通过标准的初始化、正则...
【深度学习】残差网络Resnet重点问题解读
qq_38883271的博客
07-31 2714
1.残差网络解决的问题： 可以加深网络层数，避免了由于层数过多反而导致错误率上升的问题（并不是由过拟合造成的，而是由于梯度消失或者梯度爆炸、退化问题） 使用BatchNormalization加速训练（丢弃了传统的dropout) 2.残差块中的虚线shortcut： 实线与虚线的不同在于，虚线部分的x(shortcut)和y(主分支)的维度不同。 我们拿34-layers的Resnet来说： 在何凯明的原论文中有这样一个表格，为5种深度的残差网络的层结构，其中x2、x3表示每个con_v中有两个、
修改经典网络alexnet和resnet的最后一层用作分类
xu_white的博客
04-13 726
修改经典网络有两个思路，一个是重写网络结构，比较麻烦，适用于对网络进行增删层数。一个就是加载然后修改。也可以修改的复杂一点。
pytorch中残差网络resnet的源代码的解读
微信号：Custom-Software
03-18 1907
pytorch的resnet模块在torchvision的models中。 里面可以选择的resnet类型有： _all_列表的每一个resnet都提供了实现的函数： def resnet18(pretrained=False, progress=True, **kwargs): “”“Constructs a ResNet-18 model. Args: pretrained (bool): ...
卷积神经网络ResNet50训练CIFAR-100图像分类Pytorch实现
07-03
# 卷积神经网络ResNet50训练CIFAR-100图像分类Pytorch实现 1. 使用pytorch调用CIFAR-100数据集，首次训练自动下载； 2. 包含训练代码，调用resnet50模型进行训练，使用交叉熵损失和SGD优化器； 3. 包含训练了50 ...
Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码
02-05
# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss...
基于resnet34网络的医学影像分类识别
01-01
ResNet34是深度学习领域中的一个经典卷积神经网络（CNN）架构，尤其适用于图像分类任务。下面我们将详细解析这个项目的各个知识点。 首先，我们要理解深度学习的基本概念。深度学习是一种人工智能方法，通过模拟...
ResNet、ResNeXt网络解析
Tc、zyh的博客
10-17 2222
文章目录一、什么是ResNet网络结构 一、什么是ResNet网络结构 ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 左边是输入的256的通道数，先在主干上进行3x3x256的卷积，之后再进行激活函数relu，然后再进行3x3x256的卷积，最后和旁边捷径进行相加，必须保证两者的shape相同，再进行relu激活函数。 右边图通过1x1x64进行降维，再进行激活函数，然后进行3x3x64的卷积核，进行激活函数，再进行1x1x256的卷积核进行升维操
PyTorch 如何从ResNet模型中移除最后的FC层
最新发布
mad_at_c的博客
12-10 967
【代码】PyTorch 如何从ResNet模型中移除最后的FC层。
图像分类模型 ResNet（残差网络）
mengxianglong123的博客
07-08 7520
网络越深，获取的信息就越多，特征也越丰富。但是在实践中，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。假设 F(x) 代表某个只包含有两层的映射函数， x 是输入， F(x)是输出。假设他们具有相同的维度。在训练的过程中我们希望能够通过修改网络中的 w和b去拟合一个理想的 H(x)(从输入到输出的一个理想的映射函数)。也就是我们的目标是修改F
resnet(4)------全连接层与softmax
skyllerone的博客
12-10 6651
如果不用指数函数的话，其实仓鼠得分和白面包的得分是差不多的，但指数增长的特性就是，横轴变化很小的量，纵轴就会有很大的变化。所以，从1.9变化到2.1，经过指数的运算，两者的差距立马被的拉大了。这个算法又是如何将神经网络推理的数值，转换为一个类别的分类的呢？的关系，我们知道卷积是对图像的局部区域进行连接，通过卷积核完成的是感受野内的长宽方向以及channel 方向的数据连接。它的每次完成的是所有channel方向的连接，它看到的是。仓鼠的得分是2.1，白面包的得分是1.9，猫的得分是0.1。
ResNet代码搭建图
weixin_52629177的博客
08-01 169
不同层的残差网络结构： 实线与虚线的区别： 用于调整特征矩阵的深度，还有特征矩阵的高和宽 BN目的使我们一批（Batch）feature map满足均值为0，方差为1的分布规律 迁移学习：使用别人预训练模型参数时，要注意别人的预处理方式 方式： 1.载入权重后训练所有参数 2.载入权重后只训练最后几层参数 3.载入权重后在原网络基础上再添加一层全连接层，仅训练最后一个全连接层 ...
微调时训练时resnet替换最后一层表示与renset最后一层的输出节点
ShaoDu的博客
03-02 4006
训练时resnet替换最后一层表示： checkpoint_exclude_scopes=resnet_v1_101/logits \ --trainable_scopes=resnet_v1_101/logits \ 输出节点： --output_node_name=resnet_v1_50/predictions/Softmax ...
pytorch中resnet_如何从PyTorch中的ResNet模型中删除最后一个FC层？
weixin_39805720的博客
12-20 4679
我使用的是来自PyTorch的ResNet152模型。我想从模型中去掉最后一个FC层。这是我的代码：from torchvision import datasets, transforms, modelsmodel = models.resnet152(pretrained=True)print(model)当我打印模型时，最后几行如下所示：(2): Bottleneck((conv1): C...
深度学习——图像分类（四）
m0_73463189的博客
09-12 342
又重新学了一次基础
图像分类的细分任务
HY的博客
05-09 1331
图像分类根据标签的不同，大致可分为二分类任务、多分类任务、多标签分类任务。 二分类 数据集有两个类别，每张图片是两个类别中的一个，标签为0或1。比如，训练一个图像分类器，判断一张输入图片是否为鸟。 二分类的损失函数的计算方式如公式1所示，其中hθ(x)h_\theta(x)hθ​(x)是sigmoid激活函数。激活函数是将数值变换到（0，1）之间，图展示了sigmoid函数，是递增的函数，当x等于0的时候，sigmoid函数的值为0.5，，随着x的增大，函数趋近1，随着x的减小，函数趋近0 L(θ\thet
基于图像分类网络resnet50_vd实现桃子分类
09-07
基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类的方法如下： 1. 数据收集：收集大量的桃子图像作为训练集和测试集。包括各种形状、不同颜色、不同成熟度的桃子图像。 2. 数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括...
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