ResNet-101/152 Protofiles and Caffemodels

最新推荐文章于 2024-10-26 08:27:23 发布
转载 最新推荐文章于 2024-10-26 08:27:23 发布 · 3.3k 阅读 · 3

本文提供ResNet-50、ResNet-101及ResNet-152三种预训练模型的下载链接，并介绍如何通过提供的Proto文件进行配置以实现更快的下载速度。
ResNet-152：深度残差网络的性能巅峰
浩瀚之水的专栏
06-08 373
ResNet-152作为深度学习的里程碑式架构，通过152层的深度网络结构和创新性的残差学习机制，为计算机视觉领域树立了新的性能标杆。
resnet152.rar
08-30
resnet152.prototxt 和 resnet152.caffemodel 来源：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks中提供的OneDrive链接
Resnet 152 权重文件
12-02
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers---8x deeper than VGG nets but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves 3.57% error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation.
caffe resnet152模型
05-21
残差resnet网络 caffe resnet152 Imagenet pre-trained模型
resnet152_plant.zip
03-17
使用resnet152进行迁移学习，通过识别植物叶片来判断38种植物病害，准确率为99.6%。
resnet152
咖乐部
05-13 3236
152是指152次卷积 其中block共有3+8+36+3 = 50个 每个block是由3层卷积构成的bottle_net block.共150个卷积 开头一个卷积将3通道的图片提取特征。 后面一个nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)), 就是自适应平均池化，输出维度为1. 因为本来上面的各层卷积后输出的还是一个二维矩阵。图中的64,128等都是通道数，也就是二维矩阵的个数。最后要通过自适应池化将卷积最后的矩阵转换称一个1维的数。 然后才能用线性层进行维度映射。进行分类。 ..
ResNet-152-model.zip
09-15
这个不是贫僧自己训练的，而是作者给出的模型！其实如果可以翻越长城的话建议自己去作者给出的onedrive（https://onedrive.live.com/?authkey=!AAFW2-FVoxeVRck&id=4006CBB8476FF777!17887&cid=4006CBB8476FF777）那里下载，如果没办法翻阅的话也可以给贫僧发邮件，贫僧收到的话就会打包发给你。
精选资源
huggingface.co/facebook/detr-resnet-50
10-24
huggingface.co/facebook/detr-resnet-50是一个在计算机视觉领域具有重要应用的模型。这个模型基于深度学习技术，通过在大规模数据集上进行训练，能够实现目标检测和图像识别等复杂任务。具体来说，DETR是...
ResNet50/101/152模型文件和ResNet-50-model
最新发布
10-10
ResNet系列模型文件包括ResNet-50的训练验证prototxt配置文件、ResNet-101的训练验证prototxt配置文件以及ResNet-152的训练验证prototxt配置文件，同时包含各自的部署prototxt模型配置文件和预训练权重.caffemodel。...
resnet152.zip
03-14
来自download.pytorch.org/models，resnet152(pretrained=True)
pytorch resnet 152 模型参数数据
10-24
pytorch resnet 152 模型参数数据 ，是pth格式的文件。
ResNet caffemodel 和 参数文件
01-18
ResNet-50-model.caffemodel ResNet-101-model.caffemodel ResNet-152-model.caffemodel resnet-protofiles-master.zip
精选资源
预先训练的3D ResNet-101：用于3D ResNet-101网络的预先训练的神经网络工具箱模型-matlab开发
05-28
为了将可学习的参数从预先训练的2D ResNet-101（ImageNet）传输到3D，我们通过三维复制了2D滤镜（重复复制它们）。 这是可能的，因为视频或3D图像可以转换为图像切片序列。 在训练过程中，我们希望3D ResNet-101学习...
精选资源
ResNet-101 网络的深度学习工具箱模型：用于图像分类的预训练 Resnet-101 网络模型-matlab开发
05-31
ResNet-101 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行训练，共有 347 层，对应于 101 层残差网络，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔...
Resnet152对102种花朵图像分类（PyTorch，迁移学习）
人工智能方向，计算机视觉
08-03 7152
PyTorch框架构建花朵识别模型（Resnet网络，迁移学习）
Python图像处理——基于ResNet152的人脸识别签到系统（Pytorch框架）
小嘤熊的博客
10-26 790
将数据按照8：2分成训练集和验证集，保证模型在训练阶段和验证阶段都能得到合理的评估。选用了ResNet152模型，并根据数据集的类别数量替换了最后的分类层，以确保模型可以识别多个人脸类别。如果人脸被识别，系统将在界面右侧显示签到人的信息和签到时间。本次使用明星做为数据集，首先编写爬虫函数，根据关键字爬取对应的明星，爬取结果保存至data文件夹，并以标签名作为文件名。训练结束后，界面将显示最佳准确度，并会自动保存最佳模型权重。主界面如图所示，具体包括模型训练、摄像头开关、图片导入、签到、清空。
resnet-18/34/50/101/152比较
04-12
### 不同深度 ResNet 模型的性能与特点对比 #### 性能表现 ResNet 的不同变体主要通过增加网络层数来提升其表达能力。然而，随着层数的增加，计算成本和内存需求也会显著上升。以下是各版本的主要性能特征： - **ResNet-18 和 ResNet-34** 这两个较浅层的模型通常具有较低的参数量和更快的推理速度[^1]。它们适合资源受限环境下的应用，但由于层数较少，在复杂数据集上的表现可能不如更深的模型。 - **ResNet-50, ResNet-101, 和 ResNet-152** 这些深层模型引入了瓶颈结构（bottleneck architecture），从而有效减少计算开销的同时保持较高的准确性[^1]。具体来说： - ResNet-50 是最常用的平衡点，提供良好的精度与效率折衷。 - ResNet-101 提供更高的精度，但代价是更长的训练时间和更大的存储需求。 - ResNet-152 则进一步提升了精度，但在实际部署中可能会因为过高的延迟而不被采用。 #### 计算复杂度 每种 ResNet 变体的 FLOPs（浮点运算次数）与其层数呈正相关关系。例如，ResNet-18 的 FLOPs 显著低于 ResNet-152，这直接影响到模型的实际运行时间以及硬件适配性[^1]。 #### 参数数量 - ResNet-18 和 ResNet-34 使用基本卷积块（basic block），因此参数相对较少。 - 而从 ResNet-50 开始改用瓶颈块（bottleneck block），虽然增加了层数却控制住了参数增长的速度。 #### 应用场景建议 对于实时性强的应用场合可以选择轻量化设计如 ResNet-18 或者优化过的 MobileNets 系列；而对于追求极致分类效果的任务则可以考虑使用更深更大规模的架构比如 ResNet-101甚至 ResNet-152 来获得更好的泛化能力和预测质量。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): ... class BottleneckBlock(nn.Module): ... def resnet_18(): return _resnet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2]) def resnet_34(): return _resnet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3]) def resnet_50(): return _resnet(BottleneckBlock, [3, 4, 6, 3]) def resnet_101(): return _resnet(BottleneckBlock, [3, 4, 23, 3]) def resnet_152(): return _resnet(BottleneckBlock, [3, 8, 36, 3]) # 定义通用函数构建不同的 ResNet 架构 def _resnet(block_type, layers_config): model = nn.Sequential(...) # 添加更多逻辑... return model ```
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
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