resnet模型resnet模型简介

本文目录一览：

• 1、ResNet18模型完整网络结构图与代码复现
• 2、使用ResNet进行图像分类
• 3、ResNet50模型详细计算过程
• 4、ResNet(深度残差网络)原理及代码实现(基于Pytorch)
• 5、为什么resnet18训练出来的模型只能预测成一类

ResNet18模型完整网络结构图与代码复现

1、在构建ResNet18模型时，我们遵循Pytorch官方的模块命名规范，确保代码的可复现性与一致性。模型主要由以下几个部分组成：输入层：接收图像输入，通常为RGB图像，尺寸为3x224x224。

2、起始于ResNet：首先，采用ResNet作为基础架构，并理解其各个阶段和组件。宏观设计调整：阶段比例调整：根据ConvNext的设计，调整不同阶段的计算比率，以优化模型性能。Stem修改：将ResNet中的stem改为“Patchify”，使用卷积层实现补丁操作，以提升性能。

3、从ResNet开始，定义Stage，将输入下采样。使用stem对输入图像进行大量下采样。定义ConvNextEncoder，拼接各阶段，生成最终嵌入。测试结果为图像分类任务的性能提升。开始实现ConvNext，调整阶段计算比率，将stem改为“Patchify”，使用conv层实现补丁，性能提升。

4、不同类型的ResBlock：ResNet包含不同类型的ResBlock，如标准ResBlock和Bottleneck结构。标准ResBlock适用于较浅的网络，而Bottleneck结构则用于更深的网络。它们在处理输入尺寸变化时有不同的策略。

5、ResNet：支持多种深度版本（1350、10152层），逐层结构明确，选择合适的层进行复现。 代码资源：完整代码已上传至GitHub，建议使用Ubuntu 04或Windows系统，部分文件夹可后续了解。使用ImageNet或CIFAR10数据集，并利用amp混精度加速。

使用ResNet进行图像分类

使用ResNet进行图像分类时，需要注意以下几点：数据准备：图片获取：利用高效且稳定的工具进行大批量图片的获取，确保图片数据涵盖所需的多个类别，且数据丰富多样。数据预处理：对获取的图片进行预处理，包括调整图像输入的尺寸规格，使其符合ResNet模型的输入要求。

利用ResNet技术对CIFAR10数据集进行图像分类的关键步骤如下：了解CIFAR10数据集：CIFAR10是一个包含60，000张32x32彩色图像的基准数据集。数据集分为10个类别，每个类别6，000张图片。其中50，000张用于训练，分为5个批次，每批10，000张。另10，000张用于测试，确保每类随机抽取1，000张。

任务目标：利用ResNet18模型进行昆虫图像分类，特别是针对蚂蚁和蜜蜂的分类。数据集：使用专门针对蚂蚁和蜜蜂分类的数据集，包括训练集和验证集。模型选择：选择ResNet18作为基础模型。ResNet18是一种深度卷积神经网络，由何恺明博士提出，并因其在CVPR2016上的杰出表现而广受关注。

使用predict.py脚本，加载训练好的ResNet50模型参数。对自定义的图像进行分类预测，验证模型的实际应用效果。可以对预测结果进行可视化展示，以直观地了解模型的分类性能。通过以上步骤，你可以使用ResNet50模型对自建的花数据集进行图像分类任务，并获得较好的分类效果。

ResNet50模型详细计算过程

ResNet50模型的详细计算过程如下：输入阶段：输入图片大小为224x224x3。通过7x7的卷积核，步长=2，填充=3的卷积操作，得到64个特征映射，大小为112x112，即输出为64x112x112。池化阶段：进行3x3的最大池化操作，步长=2，得到64x56x56的特征映射，记为F4。

以224x224x3的图片为例，输入到ResNet50模型，首先通过7x7的kernel_size、stride=2和padding=3的卷积，得到64x112x112的特征映射。接着进行3x3的map pooling，得到64x56x56的F4。

ResNet50的具体构建过程包含以下步骤：initial_conv：使用7x7卷积核，stride为2，对输入进行初始化，保证输出尺寸不变。initial_max_pool：对输出进行最大池化，缩小尺寸。之后的层采用不带bottleneck的building_block，包含多个block：block_layer1：包含3个block，stride为1，filter数量为64。

ResNet(深度残差网络)原理及代码实现(基于Pytorch)

深度残差网络（ResNet）是一种革命性的神经网络结构，它在图像识别任务中取得了显著的突破，特别是在解决深度网络训练中遇到的梯度消失和退化问题。ResNet的核心思想是引入了残差模块，使得网络能够学习到更深的特征表示，同时保持梯度的有效传播。

使用Pytorch实现ResNet通常分为模型搭建、训练脚本和预测脚本。模型搭建部分定义了ResNet的基本结构，包括残差块和网络框架。训练脚本则负责模型的训练与评估，特别强调了迁移学习的应用。预测脚本则用于单张或批量图像的分类任务。

ResNet凭借其独特的残差学习机制，成功解决了深层网络训练中的梯度消失问题，为深度学习领域带来了革命性的突破。通过PyTorch实现，我们可以更深入地理解ResNet的工作原理，并在实际任务中加以应用。

在探讨ResNet的Pytorch代码详解之前，首先理解其核心组成部分：两种残差块的构建，残差连接，以及ResNet的构建。针对不同网络层数，残差块的构建方式不同。对于层数较少的网络，通常无需引入1*1卷积以进行降维和升维，减少块的参数量。

为什么resnet18训练出来的模型只能预测成一类

ResNet18是一种卷积神经网络模型，一般用于图像分类任务。其原理是通过多层卷积和池化操作，学习到图像的特征，然后将这些特征通过全连接层映射到类别标签。但ResNet18本身并没有只能预测成一类的问题，通常是在训练或代码实现上出现问题。比如：训练数据集中只有一类图像，导致模型只能学会预测这一类。

以ResNet 18模型为例，介绍其基本结构。定义一个resnet18函数，简化模型调用流程。该模型适用于（60， 60， 3）尺寸的图像输入，但可根据需求调整。回归任务选用Mse作为损失函数，模型在每个epoch运行后，可以看到性能反馈。为防止过拟合和损失函数震荡，使用早停技术和学习率衰减策略。

学习率：选择适当的学习率，以确保模型在训练过程中既能快速收敛，又能避免过拟合。训练轮数：确定训练的轮数，以确保模型充分学习数据特征，同时避免过度训练导致性能下降。模型训练：训练过程：将预处理后的数据输入到ResNet模型中，进行训练。