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神经网络—ResNet50网络(pytorch)

ResNet-50 是一个基于残差网络(ResNet)架构的深度卷积神经网络。其核心创新是引入了残差块(Residual Blocks),这种结构通过跳跃连接(Skip Connections)解决了深度网络中的梯度消失和退化问题,使得网络可以达到更深的层次而不会出现过拟合或梯度问题。

结构组成

  1. 输入层:- 图像输入:通常是一个 224x224 像素的 RGB 图像,具有 3 个通道。
  2. 初始卷积层:- 卷积层:7x7 的卷积核,64 个滤波器,步幅为 2,用于特征提取。- 批归一化层:进行归一化,提升训练的稳定性。- ReLU 激活层:引入非线性。- 最大池化层:3x3 的池化核,步幅为 2,进一步减少特征图的尺寸。
  3. 残差块(Residual Blocks):- 每个块的结构: - 卷积层:1x1、3x3 和 1x1 的卷积核,用于特征的提取和维度的变化。- 批归一化层:对每个卷积层进行归一化。- ReLU 激活层:引入非线性。- 跳跃连接:将块的输入直接加到块的输出上,确保梯度可以在反向传播中流动。- 在 ResNet-50 中,网络包含了 16 个这样的残差块,分为四个阶段: - 第一个阶段(Convolutional Block):包括 3 个残差块,每个块有 64 个滤波器。- 第二个阶段(Bottleneck Block):包括 4 个残差块,每个块有 128 个滤波器。- 第三个阶段(Bottleneck Block):包括 6 个残差块,每个块有 256 个滤波器。- 第四个阶段(Bottleneck Block):包括 3 个残差块,每个块有 512 个滤波器。
  4. 全局平均池化层:- 通过平均池化将特征图的每个通道的空间维度压缩为一个单一的值,生成全局特征向量。
  5. 全连接层:- 用于最终的分类任务,将全局特征向量映射到类别数上,通常跟随一个 Softmax 层进行分类。
  6. Softmax 层:- 计算每个类别的概率,并用于最终的分类决策。

网络细节

  • 残差块设计:- Bottleneck 结构:每个残差块由三个卷积层组成,使用 1x1 卷积降低维度,3x3 卷积处理主要特征,另一个 1x1 卷积恢复维度。- 步幅和填充:在一些块中,使用步幅为 2 的卷积来减小特征图的尺寸,并使用填充来保持输出尺寸。
  • 参数量:- ResNet-50 约有 25.6 百万(2.56 x 10^7)个参数。

优势

  1. 深层网络的训练:通过跳跃连接,ResNet-50 能够有效地训练非常深的网络。
  2. 性能优越:在许多计算机视觉任务中,ResNet-50 提供了优秀的性能,特别是在 ImageNet 数据集上的图像分类任务。
  3. 减少梯度消失:残差连接允许梯度直接传递,从而缓解了梯度消失的问题,特别是在深层网络中。

应用

  • 图像分类:作为特征提取器用于图像分类任务。
  • 目标检测:作为 backbone 网络用于复杂的目标检测任务。
  • 图像分割:作为特征提取器用于图像分割网络。

ResNet-50 由于其结构设计和性能表现,已经成为计算机视觉领域的一个标准模型,广泛应用于各种视觉任务。

ResNet-50包含两个基础的块,即 Conv Block 和 ID Block。ResNet50 的 Conv Block 和 ID Block 的结构如下图所示。

1、resnet50的代码实现

import torch
import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_channels = 64
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.in_channels != out_channels * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.in_channels, out_channels * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels * block.expansion),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride, downsample))
        self.in_channels = out_channels * block.expansion
        for _ in range(1, blocks):
            layers.append(block(self.in_channels, out_channels))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)

        return x

def resnet50(num_classes=1000):
    return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes)

# 创建模型
model = resnet50(num_classes=10)  # 修改为你自己的类别数量

# 将模型移动到设备(例如 GPU)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

print(model)

2、使用

torchvision

提供的预定义 ResNet-50

PyTorch 的

torchvision

库中已经包含了预定义的 ResNet-50 模型。可以直接加载和使用这个模型:

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet-50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 如果你需要修改模型(例如改变最后的全连接层)
num_classes = 10  # 修改为你自己的类别数量
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 将模型移动到设备(例如 GPU)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

print(model)

本文转载自: https://blog.csdn.net/2403_86447519/article/details/141676074
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