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  • resnet50

    2020-11-29 20:41:57
    #这样就导入了resnet50的预训练模型了。如果只需要网络结构,不需要用预训练模型的参数来初始化,那么就是: ...resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) self.extraction_layers = nn.Sequential(*li

    #https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664
    #这样就导入了resnet50的预训练模型了。如果只需要网络结构,不需要用预训练模型的参数来初始化,那么就是:
    #model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False)
    resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
    self.extraction_layers = nn.Sequential(*list(resnet50.children())[:-2])
     

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  • Resnet50

    千次阅读 2018-10-01 12:05:22
    1.Resnet50源码-tensorflow+keras详细解析 https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79801627 2.ResNet50 结构 https://blog.csdn.net/zjucor/article/details/78636573?locationNum=2&fps...
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  • Resnet50卷积神经网络训练模型,python语言编程,粗略训练,入门难度。
  • ResNet50_resnet50_源码

    2021-10-03 06:38:04
    搭建了ResNet50网络结构。此外可以根据调整所需基础卷积块的个数变更为ResNet101等
  • RESNET50

    2021-04-18 21:39:11
    resnet的存在的原因很简单的来讲就是为了解决网络层数加深准确率反而下降(下降的原因是梯度爆炸(梯度爆炸就是初始某些权重的大小不一 太小的权重会由于激活函数压缩变小相当于乘以了很多个很小的数而导致后面的层...

    resnet的存在的原因很简单的来讲就是为了解决网络层数加深准确率反而下降(下降的原因是梯度爆炸(梯度爆炸就是初始某些权重的大小不一 太小的权重会由于激活函数压缩变小相当于乘以了很多个很小的数而导致后面的层数中有的很大 有的很小)
    在这里插入图片描述
    在上图的残差网络结构图中,通过“shortcut connections(捷径连接)”的方式,直接把输入x传到输出作为初始结果,输出结果为H(x)=F(x)+x,当F(x)=0时,那么H(x)=x,也就是上面所提到的恒等映射。于是,ResNet相当于将学习目标改变了,不再是学习一个完整的输出,而是目标值H(X)和x的差值,也就是所谓的残差F(x) := H(x)-x,因此,后面的训练目标就是要将残差结果逼近于0,使到随着网络加深,准确率不下降。

    这种残差跳跃式的结构,打破了传统的神经网络n-1层的输出只能给n层作为输入的惯例,使某一层的输出可以直接跨过几层作为后面某一层的输入,其意义在于为叠加多层网络而使得整个学习模型的错误率不降反升的难题提供了新的方向。

    简单来讲就是把这个目标函数换了一个这样 整个网络可以自由的选择是否跳跃 从而保证网络层数即使加深也不会影响

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  • 零、复现参考图:一、残差结构Residual net(残差网络)将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。...二、ResNet50模型基本构成ResNet50有两个基本的块,分别名为Conv Block和Identity Bl...

    零、复现参考图:

    c8a61b89ce2a321e6b47dda86b891189.png

    一、残差结构

    Residual net(残差网络)

    将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。

    意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。

    6722287203487e4d56eb5cc959dd6c46.png

    深度残差网络的设计是为了克服由于网络深度加深而产生的学习效率变低与准确率无法有效提升的问题。

    二、ResNet50模型基本构成

    ResNet50有两个基本的块,分别名为Conv BlockIdentity Block

    Conv Block输入和输出的维度(通道数和size)是不一样的,所以不能连续串联,它的作用是改变网络的维度;

    Identity Block输入维度和输出维度(通道数和size)相同,可以串联,用于加深网络的。

    a09e79fd5b384a54e6bbee022815a5e8.png

    Conv Block结构

    90cca549df5585c648005a9b4dc7fb12.png

    Identity Block的结构

    三、总体的网络结构

    cf71d3daa018730d792478708519bd68.png

    四、代码复现

    1.导库

    import torch
    from torch import nn
    

    2.写Block类

    '''
        Block的各个plane值:
            inplane:输出block的之前的通道数
            midplane:在block中间处理的时候的通道数(这个值是输出维度的1/4)
            midplane*self.extention:输出的维度
    '''
    class Bottleneck(nn.Module):
    
        #每个stage中维度拓展的倍数
        extention=4
    
        #定义初始化的网络和参数
        def __init__(self,inplane,midplane,stride,downsample=None):
            super(Bottleneck,self).__init__()
    
            self.conv1=nn.Conv2d(inplane,midplane,kernel_size=1,stride=stride,bias=False)
            self.bn1=nn.BatchNorm2d(midplane)
            self.conv2=nn.Conv2d(midplane,midplane,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False)
            self.bn2=nn.BatchNorm2d(midplane)
            self.conv3=nn.Conv2d(midplane,midplane*self.extention,kernel_size=1,stride=1,bias=False)
            self.bn3=nn.BatchNorm2d(midplane*self.extention)
            self.relu=nn.ReLU(inplace=False)
            
            self.downsample=downsample
            self.stride=stride
    
            
        def forward(self,x):
            #参差数据
            residual=x
            
            #卷积操作
            out=self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
            out=self.relu(self.bn2(self.conv2(out)))
            out=self.relu(self.bn3(self.conv3(out)))
    
            #是否直连(如果时Identity block就是直连;如果是Conv Block就需要对参差边进行卷积,改变通道数和size)
            if(self.downsample!=None):
                residual=self.downsample(x)
            
            #将参差部分和卷积部分相加
            out+=residual
            out=self.relu(out)
    
            return out

    3.写Resnet结构

    class ResNet(nn.Module):
    
        #初始化网络结构和参数
        def __init__(self,block,layers,num_classes=1000):
            #self.inplane为当前的fm的通道数
            self.inplane=64
    
            super(ResNet,self).__init__()
    
            #参数
            self.block=block
            self.layers=layers
    
            #stem的网络层
            self.conv1=nn.Conv2d(3,self.inplane,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)
            self.bn1=nn.BatchNorm2d(self.inplane)
            self.relu=nn.ReLU()
            self.maxpool=nn.MaxPool2d(kernel_size=3,padding=1,stride=2)
    
            #64,128,256,512是指扩大4倍之前的维度,即Identity Block的中间维度
            self.stage1=self.make_layer(self.block,64,self.layers[0],stride=1)
            self.stage2=self.make_layer(self.block,128,self.layers[1],stride=2)
            self.stage3=self.make_layer(self.block,256,self.layers[2],stride=2)
            self.stage4=self.make_layer(self.block,512,self.layers[3],stride=2)
    
            #后续的网络
            self.avgpool=nn.AvgPool2d(7)
            self.fc = nn.Linear(512 * block.extention, num_classes)
    
    
    
    
        
        def forward(self,x):
            
            #stem部分:conv+bn+relu+maxpool
            out=self.conv1(x)
            out=self.bn1(out)
            out=self.relu(out)
            out=self.maxpool(out)
    
            #block
            out=self.stage1(out)
            out=self.stage2(out)
            out=self.stage3(out)
            out=self.stage4(out)
    
            #分类
            out=self.avgpool(out)
            out = torch.flatten(out, 1)
            out=self.fc(out)
    
    
            return out
    
        def make_layer(self,block,midplane,block_num,stride=1):
            '''
                block:block模块
                midplane:每个模块中间运算的维度,一般等于输出维度/4
                block_num:重复次数
                stride:Conv Block的步长
            '''
    
            block_list=[]
    
            #先计算要不要加downsample模块
            downsample=None
            if(stride!=1 or self.inplane!=midplane*block.extention):
                downsample=nn.Sequential(
                    nn.Conv2d(self.inplane,midplane*block.extention,stride=stride,kernel_size=1,bias=False),
                    nn.BatchNorm2d(midplane*block.extention)
                )
    
    
            #Conv Block
            conv_block=block(self.inplane,midplane,stride=stride,downsample=downsample)
            block_list.append(conv_block)
            self.inplane=midplane*block.extention
    
            #Identity Block
            for i in range(1,block_num):
                block_list.append(block(self.inplane,midplane,stride=1))
            
            return nn.Sequential(*block_list)

    4.调用

    resnet = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3])
    x=torch.randn(1,3,224,224)
    x=resnet(x)
    print(x.shape)

    参考:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102790260

    复现之后resnet的图:

    链接: https://pan.baidu.com/s/1pazTBDtVMb68tECRR1sM4Q 密码: ps9c


    复现之后resnet的代码:

    链接: https://pan.baidu.com/s/1SKfgCnx_excnc-AzvfK8IQ 密码: fi1w

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  • 今天小编就为大家分享一篇PyTorch实现ResNet50、ResNet101和ResNet152示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • PyTorch实现的ResNet50、ResNet101和ResNet152

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    2019-06-13 21:00:04
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    2019-04-04 19:44:50
    ResNet 50 Architecture
  • resnet50 网络结构图

    万次阅读 2019-08-27 22:58:59
    resnet50
  • resnet50 模型

    2018-09-20 09:47:59
    resnet50 模型,很难训练,且训练一次需要很长时间,最好保存
  • 1. 简述Resnet是残差网络(Residual Network)的缩写,该系列网络广泛用于目标分类等领域以及作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分,典型的网络有resnet50, resnet101等。Resnet网络的证明网络能够向更深(包含...
  • resnet50.rar

    2020-07-20 14:42:36
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  • pytroch官网提供的预训练模型:resnet18:resnet18-5c106cde.pth和resnet50resnet50-19c8e357.pth(两个文件打包在一起)
  • resnet50二分类

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    resnet50二分类/recall_precision评价 包括数据读取,处理等函数
  • resnet50_tensorflow

    2018-08-01 16:32:16
    resnet50, 特征网络, Tensorflow object detection API中Demo用到
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    2019-01-09 21:57:24
    里面的代码是faster rcnn endtoend 的代码,基于resnet50改写的
  • I am trying to do image recognition with ResNet50 in Python (keras). I tried to do the same task with VGG16, and I got some results like these (which seem okay to me):resultsVGG16 . The training and v...
  • ResNet50网络结构.txt

    2021-07-24 13:34:29
    ResNet50网络结构
  • ResNet50_dogClassifier
  • resnet50-19c8e357.zip

    2020-01-14 11:51:35
    resnet50-19c8e357.pth:pytorch预训练模型-resnet50,亲测可用,欢迎下载
  • ResNet是ILSVRC 2015在图像分类,检测和定位方面的赢家,也是MS COCO 2015检测和分割的...基于ResNet50可以构造很多个性化的应用,因此学习使用一下ResNet50很有必要。 关于keras.applications.resnet50.ResNet5...
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空空如也

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