ResNet
PaddlePaddle 飞桨复现 ResNet34
import paddle.nn as nn class ResidualBlock(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride = 1, downsample = None): super(ResidualBloc ......
深度学习--实战 ResNet18
深度学习--实战 ResNet18 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。 模型实现 import torch from torch import nn imp ......
ResNet50的猫狗分类训练及预测
相比于之前写的ResNet18，下面的ResNet50写得更加工程化一点，这还适用与其他分类。 我的代码文件结构 1. 数据处理 首先已经对数据做好了分类 文件夹结构是这样 开始划分数据集 split_data.py import os import random import shutil def ......
深度学习—ResNet_CIFAR100代码
1 ''' 2 参考资料： PyTorch官方文档 3 ''' 4 5 # 导入所需的包 6 import torch 7 import wandb 8 import torch.nn as nn 9 from torchvision import transforms 10 from torchv ......
[重读经典论文]ResNet
1. 前言 ResNet由微软亚洲研究院在论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出，获得2015年ImageNet图像分类、定位、检测，MS COCO竞赛检测、分割五条赛道的冠军，通过引入残差连接，有效解决深层网络训练时的退化问题，可以通 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......