resnet-18基本模型的概念

第 38 卷第 11 期2023 年 11 月Vol.38 No.11Nov. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于注意力机制ResNet轻量网络的面部表情识别赵晓，杨晨*，王若男，李玥辰（陕西科技大学电子信息与人工智能学院，陕西西安710021）摘要：针对ResNet18网络模型在面部表情识别时存在网络模型大、准确率低等问题，提出了一种基于注意力机制ResNet 轻量网络模型（Multi-Scale CBAM Lightweight ResNet，MCLResNet），能够以较少的参数量、较高的准确率实现面部表情的识别。

首先，采用ResNet18作为主干网络提取特征，引入分组卷积减少ResNet18的参数量；利用倒残差结构增加网络深度，优化了图像特征提取效果。

其次，将CBAM（Convolutional Block Attention Module）通道注意力模块中的共享全连接层替换为1×3的卷积模块，有效减少了通道信息的丢失；在CBAM空间注意力模块中添加多尺度卷积模块获得了不同尺度的空间特征信息。

最后，将多尺度空间特征融合的CBAM模块（Multi-Scale CBAM，MSCBAM）添加到轻量的ResNet模型中，有效增加了网络模型的特征表达能力，另外在引入MSCBAM的网络模型输出层增加一层全连接层，以此增加模型在输出时的非线性表示。

该模型在FER2013和CK+数据集上的实验结果表明，本文提出的模型参数量相比ResNet18下降82.58%，并且有较好的识别准确率。

关键词：ResNet轻量网络；多尺度空间特征融合；面部表情识别；注意力机制中图分类号：TP391 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2023-0046Facial expression recognition based on attention mechanismResNet lightweight networkZHAO Xiao，YANG Chen*，WANG Ruo-nan，LI Yue-chen（School of Electronic Information and Artificial Intelligence， Shaanxi University of Science &Technology ， Xi'an 710021， China）Abstract： Aiming at the problems of large network model and low accuracy of ResNet18 network model in facial expression recognition， a Lightweight ResNet based on multi-scale CBAM （Convolutional Block Attention Module）attention mechanism （MCLResNet）is proposed，which can realize facial expression recognition with less parameters and higher accuracy. Firstly， ResNet18 is used as the backbone network to extract features， and group convolution is introduced to reduce the parameters quantity of ResNet18. The inverted residual structure is used to increase the network depth and optimized the effect of image feature extraction.Secondly，the shared fully connected layer in the channel attention module of CBAM is replaced with a 1×3 convolution module，which effectively reduces the loss of channel information.The multi-scale convolution module is added to the CBAM spatial attention module to obtain spatial feature 文章编号：1007-2780（2023）11-1503-08收稿日期：2023-02-08；修订日期：2023-03-18.基金项目：国家自然科学基金（No.61971272，No.61601271）；陕西科技大学博士启动经费（No.2019BJ-27）Supported by National Natural Science Foundation of China （No.61971272，No.61601271）；DoctoralStart-up Fund of Shaanxi University of Science and Technology （No.2019BJ-27）*通信联系人，E-mail：2427135900@第 38 卷液晶与显示information at different scales. Finally， multi-scale CBAM module （MSCBAM） is added to the lightweight ResNet model， which effectively increases the feature expression ability of the network model. In addition，a fully connected layer is added to the output layer of the network model introduced into MSCBAM， so as to increase the nonlinear representation of the model at the output. The experimental results of the model on FER2013dataset and CK+ dataset show that the parameters quantity of the model proposed in this paper is reduced by 82.58% compared with ResNet18，and the recognition accuracy is better.Key words： lightweight resnet network；multi-scale spatial feature fusion；facial expression recognition；attention mechanism1 引言面部表情是人类交流和传达情感的普遍信号之一，能够直观表达人类对外界事物的情绪反馈。

一、介绍Python是一种高级编程语言，常用于构建各种类型的应用程序和工具。

ResNet18是一种深度学习模型，常用于图像识别和分类任务。

本文将介绍如何使用Python和ResNet18模型构建数据集并进行训练。

二、准备工作1. 安装Python环境：首先需要在计算机上安装Python环境，推荐使用Anaconda发行版，其中包含了许多用于数据科学和机器学习的工具和库。

2. 安装PyTorch：PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以通过Anaconda的命令行安装PyTorch。

3. 准备数据集：准备一个包含有标记的图像数据集，用于训练和测试模型。

三、构建数据集1. 导入必要的库：使用Python的import语句导入所需的库，包括PyTorch和相应的数据处理库。

2. 定义数据转换：使用PyTorch提供的数据转换函数对图像数据进行预处理，包括缩放、裁剪、旋转等操作。

3. 加载数据集：使用PyTorch的Dataset和DataLoader类加载图像数据集，可以指定批处理大小、数据加载方式等参数。

四、构建模型1. 导入ResNet18模型：使用PyTorch提供的预训练模型库导入ResNet18模型，可以在PyTorch冠方全球信息站上找到相应的教程和文档。

2. 修改最后一层：由于ResNet18模型的最后一层是全连接层，输出与任务相关的类别数量，因此需要修改最后一层以适应自定义的数据集。

五、模型训练1. 定义损失函数：选择合适的损失函数，常用的包括交叉熵损失和均方误差损失。

2. 定义优化器：选择合适的优化器，常用的包括SGD、Adam等。

3. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，可以指定训练轮数、学习率、优化器参数等。

六、模型评估1. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型在测试集上的准确率、精度、召回率等评价指标。

2. 可视化结果：使用Matplotlib等数据可视化库对模型在测试集上的表现进行可视化，可以绘制混淆矩阵、ROC曲线等。

pytorch中的restnet18模型结构-回复PyTorch中的ResNet-18模型结构深度学习已经成为机器学习领域中的一个重要分支，被广泛应用于各种领域。

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种非常受欢迎的架构，在计算机视觉任务中特别有效。

而ResNet（残差网络）则是一种非常流行的CNN架构之一，被广泛用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。

本文将介绍PyTorch中ResNet-18模型的详细结构。

ResNet的核心思想是通过构建残差块，使得网络可以更容易地学习到映射函数。

残差块中的跳跃连接（或称为短路连接）可以避免梯度消失问题，从而更容易地训练深层模型。

ResNet-18是ResNet架构中较小的一个版本，具有相对较少的层数，适用于中等规模的计算机视觉任务。

ResNet-18模型的总体结构如下：-Layer (type) Output Shape Param #=========================================== =====================Conv2d-1 [-1, 64, 112, 112] 9,408 BatchNorm2d-2 [-1, 64, 112, 112] 128 ReLU-3 [-1, 64, 112, 112] 0 MaxPool2d-4 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-5 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-6 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-7 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-8 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-9 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-10 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-11 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-12 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-13 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-14 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-15 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-16 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-17 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-18 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-19 [-1, 128, 28, 28] 73,728 BatchNorm2d-20 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-21 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-22 [-1, 128, 28, 28] 147,456Conv2d-24 [-1, 128, 28, 28] 8,192 BatchNorm2d-25 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-26 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-27 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-28 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-29 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-30 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-31 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-32 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-33 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-34 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-35 [-1, 256, 14, 14] 294,912 BatchNorm2d-36 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-37 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-38 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-39 [-1, 256, 14, 14] 512 Conv2d-40 [-1, 256, 14, 14] 32,768 BatchNorm2d-41 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-42 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-43 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-44 [-1, 256, 14, 14] 589,824ReLU-46 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-47 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-48 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-49 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-50 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-51 [-1, 512, 7, 7] 1,179,648 BatchNorm2d-52 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-53 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-54 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-55 [-1, 512, 7, 7] 1,024 Conv2d-56 [-1, 512, 7, 7] 131,072 BatchNorm2d-57 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-58 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-59 [-1, 512, 7, 7] 0 Conv2d-60 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-61 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-62 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-63 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-64 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-65 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-66 [-1, 512, 7, 7] 0Linear-67 [-1, 1000] 5,512,000=========================================== =====================Total params: 11,689,512Trainable params: 11,689,512Non-trainable params: 0-在上面的模型示例中，可以看到ResNet-18模型包含多个残差块（BasicBlock）。

resnet模型原理ResNet模型原理引言：ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络模型，由何凯明等人在2015年提出。

它在ImageNet图像分类任务中取得了优异的成绩，并且在深度学习领域引起了广泛关注。

本文将介绍ResNet模型的原理，并探讨它为什么能够有效解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

一、深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐减小，导致梯度消失问题。

这使得深度网络的训练变得困难，因为较小的梯度无法有效地更新网络参数。

另一方面，梯度也可能变得非常大，导致梯度爆炸问题。

这种情况下，网络参数的更新可能会非常不稳定，导致训练过程无法收敛。

二、残差学习和ResNet模型的思想ResNet模型通过引入残差学习的概念，有效地解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

残差学习的思想是，网络的输入和输出之间的差异可以通过添加一个残差块来学习。

残差块是由一个跳跃连接和两个卷积层组成，其中跳跃连接直接将输入连接到输出，绕过了卷积层的计算。

三、ResNet模型的网络结构ResNet模型采用了深度残差网络的结构，其中包含多个残差块。

每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。

在训练过程中，网络通过反向传播来更新参数，使得残差块的输入和输出之间的差异最小化。

这样，网络可以通过学习残差来逐渐逼近真实的函数。

四、ResNet模型的优势相比传统的深度神经网络模型，ResNet模型具有以下优势：1. 解决梯度消失和梯度爆炸问题：通过引入残差学习的概念，ResNet模型能够有效地解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络的训练更加稳定和有效。

2. 提高网络的收敛速度：由于残差块中的跳跃连接，信息可以更快地传递到后续层，从而加快网络的收敛速度。

3. 减少参数量：相比传统的深度网络模型，ResNet模型通过跳跃连接可以减少网络中的参数量，减少了模型的复杂度，降低了过拟合的风险。

resnet精读随着机器学习和深度学习的迅速发展，人工智能领域也涌现出众多的卓越算法和模型。

其中，ResNet（残差网络）作为一个划时代的网络结构，在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得了巨大的成功。

本文将对ResNet模型进行精读，详细介绍其背后的原理和关键特点。

一、引言ResNet（残差网络）是由何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络模型，在当时引起了广泛的关注和讨论。

相较于传统的深度卷积神经网络，ResNet通过引入残差块的概念，解决了网络退化的问题，使得网络的深度更灵活、训练更加容易收敛。

其在ILSVRC 2015图像分类任务中取得了第一名的成绩，引起了学术界和工业界对深度残差网络的重视。

二、ResNet的结构ResNet的核心思想是引入了残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，从而使网络更容易学习到残差部分。

具体来说，ResNet由多个残差块组成，每个残差块中包含了多个卷积层和批归一化层。

而每个残差块中的输出结果会与输入结果进行相加，从而得到最终的输出。

三、残差块的设计残差块是ResNet中的核心组成单元，其中又分为普通残差块和瓶颈残差块两种类型。

普通残差块主要由两个3x3大小的卷积层组成，每个卷积层后面都会接一个批归一化层和激活函数。

而瓶颈残差块则由一个1x1大小的卷积层、一个3x3大小的卷积层和一个1x1大小的卷积层构成。

瓶颈残差块主要的作用是减少了计算量，提高了网络的效率和精度。

四、深度残差网络的训练深度残差网络的训练主要使用了常规的梯度下降和反向传播算法。

与传统的训练方式相比，ResNet在训练过程中加入了快捷路径，使得信息可以更加容易地流经整个网络。

此外，ResNet还采用了批归一化和残差学习等技巧来进一步优化网络的训练和收敛性能。

五、ResNet的应用ResNet在图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中取得了巨大成功。

融合改进CBAM机制和ResNet网络的肺炎CT图像分类研究罗声平【期刊名称】《信息技术与信息化》【年(卷),期】2024()4【摘要】为快速准确地对正常肺部、普通肺炎、新冠病毒肺炎CT图像进行识别分类,提出了一种融合改进的卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)机制和ResNet18网络的新模型。

对CBAM中的多层感知机(multilayer perceptron,MLP)进行升维改进,放大肺部CT图像关键特征;以ResNet18作为基础模型,将改进的CBAM机制融入ResNet模块中,以加强对关键细节特征的提取,并将AlphaDropout和SeLU激活函数融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果。

通过混淆矩阵计算得出模型的准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到了99.33%、99.34%、99.33%和0.9845,相比改进前的ResNet18模型分别提高了4.23%、4.88%、4.20%、0.042,且均高于GoogLeNet、ResNet50和Xception对照模型。

研究结果表明,改进的CBAM-ResNet18模型对肺部CT图像具有良好的识别结果。

【总页数】4页(P50-53)【作者】罗声平【作者单位】南昌师范学院物理与电子信息学院【正文语种】中文【中图分类】G63【相关文献】1.基于DenseNet和ResNet融合的发动机孔探图像分类研究2.基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18模型识别苹果多种叶部病害3.基于CBAM-ResNet网络的视线估计方法4.基于CBAM-ResNet和多域特征融合的配电网故障选线方法5.基于联邦学习与改进CBAM-ResNet18的脑肿瘤分类因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

54声呐图像自动目标识别技术研究声呐图像自动目标识别技术研究Research on Automat i c Target Recog n i t i on Tech no logy of Sonar Images楼冠廷(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要:提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术，能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别，较大减少了人工成本，也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。

该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络，并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术的基础模型，并在真实声呐图像数据集上进行了实验验证。

针对因为声呐数据集的不丰富而造成的模型目标定位失准的问题，该方法进一步通过迁移预训练参数，优化基础模型提取特征的能力，从而使得该方法在实际定位和识别声呐图像目标时的准确率和鲁棒性有了明显提升。

关键词：自动目标识别；神经网络可视化；声呐图像Abstract:An automat i c target recogn i t i o n technology based on neural network v i s ual i z at i o n for sonar image is proposedi n th is paper.It can real i z e the local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target only depend i n g on the sample categorylabels,wh i c h greatly reduces the labor cost.It also makes the method easy to general ize to d i f ferent datasets of sonarm-ages.F i rstly,Grad-CAM technology is used to v i s ually interpret the neural network,wh i c h is used as the bas i c method to v i s u­al i z e the target locat ion in the input image.Then,comb i n ed w i t h ResNet-18backbone,the bas i c model of sonarmage auto­mat i c target recogn i t i o n technology is real i z ed,and the exper i m ental ver i f i c at i on is carr i e d out on real sonarmage dataset.A i m i n g at the problem of model target locat i on inaccuracy caused by the lack of sonar datasets,th i s method further opt i-m i z es the feature extract i o n ab il i t y of the bas i c model by transferr i n g the pre-tra i n i n g parameters.Thus,the accuracy and ro­bustness of th i s methodn the actual local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target have been greatly improved.Keywords:automat i c target recogn i t ion(ATR),neural network v i s ual i z at ion,sonar image自主式水下航行器(Autonomous Underwater Veh i cle, AUV)通常承担搜索、寻检和探测等任务,这依赖于自动目标识别(Automat i c Target Recogn i t i on,ATR)技术。

pytorch中的restnet18模型结构1. 引言1.1 概述在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种非常有效的模型架构，能够处理图像和其他类型的数据。

然而，由于传统的CNN模型存在信息丢失和梯度消失等问题，在处理更深网络时会出现性能下降的情况。

为了解决这些问题，Microsoft Research Asia团队提出了残差网络（Residual Network，简称ResNet），其中RestNet18就是其中之一。

1.2 文章结构本文将详细介绍PyTorch中的ResNet18模型结构。

首先，我们将对RestNet18的网络结构进行深入分析，探讨其各个组件和层的作用。

接着，我们将讨论RestNet18具有的特点和优势，并着重介绍其在计算机视觉领域中的应用案例。

最后，我们将总结本文所述内容并给出结论。

1.3 目的本文旨在帮助读者全面了解RestNet18模型结构及其在PyTorch框架中的实现。

通过对RestNet18进行全面解析，读者可以更好地理解该模型如何处理图像数据、优化梯度流动以及提高计算性能。

此外，还将介绍RestNet18的应用领域，使读者对该模型在计算机视觉领域中的潜力有更深入的了解。

2. RestNet18模型结构RestNet18是一个非常经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，它在深度学习领域中具有重要的地位。

该模型是由微软亚洲研究院提出的，在PyTorch框架中被广泛应用。

RestNet18模型结构主要由多个基础组件堆叠而成，其中最主要的组件是残差块（Residual Block）。

残差块通过引入跳跃连接（Shortcut Connection）来解决深层网络退化问题，使得网络能够更好地训练和优化。

RestNet18整体结构相对较简单，适合用于图像分类等任务。

resnet18pytorch代码摘要：一、ResNet18 简介1.ResNet 的发展背景2.ResNet18 的特点和结构二、PyTorch 中的ResNet18 实现1.导入所需的库和模块2.定义ResNet18 类3.初始化ResNet18 模型4.训练和测试ResNet18 模型三、ResNet18 在PyTorch 中的具体实现代码1.定义ResNet18 类2.初始化ResNet18 模型3.实现前向传播过程四、结论1.ResNet18 在PyTorch 中的实现概述2.PyTorch 中ResNet18 的应用场景和优势正文：一、ResNet18 简介随着深度学习的快速发展，网络结构的设计变得越来越重要。

ResNet 是一种广泛应用于图像识别领域的深度残差网络，由何恺明等人于2015 年提出。

ResNet 通过引入残差结构，有效地解决了梯度消失问题，使得网络能够更深地学习到图像的特征。

ResNet18 是ResNet 的一个较浅的版本，具有较好的性能和计算效率。

二、PyTorch 中的ResNet18 实现在PyTorch 中，我们可以通过使用torchvision 库中的ResNet18 模型来实现ResNet18。

首先需要导入所需的库和模块，然后定义一个ResNet18 类，继承自torch.nn.Module。

在初始化ResNet18 模型时，需要传入预训练的权重或进行随机初始化。

训练和测试ResNet18 模型时，可以调用常见的损失函数和优化器进行训练，并在测试时评估模型的性能。

三、ResNet18 在PyTorch 中的具体实现代码在PyTorch 中，我们可以通过以下代码实现一个ResNet18 模型：```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torchvision.models as modelsclass ResNet18(nn.Module):def __init__(self, pretrained=False):super(ResNet18, self).__init__()self.resnet = models.resnet18(pretrained=pretrained) def forward(self, x):return self.resnet(x)```通过调用上述代码，我们可以初始化一个ResNet18 模型，并实现前向传播过程。

resnet18预训练摘要：一、resnet18 简介1.ResNet 的发展历程2.ResNet18 的设计理念和特点二、resnet18 预训练的意义1.预训练的作用和优势2.resnet18 作为预训练模型的适用场景三、resnet18 预训练方法1.预训练任务的选择2.数据集的选择和处理3.训练策略和超参数调整四、resnet18 预训练的应用案例1.迁移学习在特定任务上的应用2.微调策略在特定任务上的表现五、resnet18 预训练的优缺点分析1.优点2.缺点六、总结和展望1.resnet18 预训练的成果总结2.未来研究方向和挑战正文：ResNet 是一种深度残差网络，由何恺明等人提出，以其优秀的性能和广泛的应用而闻名。

ResNet18 是ResNet 的一个变种，相比于更深的ResNet50 和ResNet101，ResNet18 在保持较高准确率的同时，参数量和计算成本都较低，因此更适合在资源有限的环境下使用。

在深度学习领域，预训练模型已经成为一种主流趋势。

预训练，即在大规模无标注数据上进行训练，可以使得模型学习到更加泛化的特征表示，从而在特定任务上只需要较少的标注数据就能取得良好的性能。

ResNet18 作为一种优秀的网络结构，自然也可以作为预训练模型使用。

预训练ResNet18 的方法通常包括选择预训练任务、选择数据集以及调整训练策略和超参数等步骤。

常见的预训练任务包括图像分类、目标检测和语义分割等，可以根据具体任务需求进行选择。

数据集方面，可以选择ImageNet 等大规模图像数据集，也可以选择特定领域的数据集进行预训练。

在预训练ResNet18 之后，我们可以利用迁移学习等技术，将预训练模型在特定任务上进行微调，以在有限的数据下取得更好的性能。

例如，在医疗图像分析任务上，预训练的ResNet18 可以作为特征提取器，通过在少量标注数据上进行微调，就能取得显著的性能提升。

总的来说，预训练ResNet18 是一种有效的模型训练策略，可以在保持模型性能的同时，降低训练成本和时间。

ResNet的基本框架是由多个残差块（Residual Block）堆叠而成的。

每个残差块包含两个卷积层，中间通过一个跳跃连接（skip connection）实现残差学习。

具体来说，输入数据经过第一个卷积层后，通过ReLU激活函数，再经过第二个卷积层，然后通过一个恒等映射（identity mapping）将输入数据直接传递到输出，形成残差连接。

这样做的目的是为了解决深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络能够学习到更复杂的特征表示。

在ResNet中，根据网络深度的不同，可以分为不同类型。

例如，ResNet-18、ResNet-34是较浅的ResNet模型，而ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152则是较深的模型。

随着网络深度的增加，模型的性能通常会提高，但计算量和参数量也会相应增加。

除了上述提到的基本框架外，ResNet还有多种变体，例如ResNeXt、Wide ResNet和DenseNet等。

这些变体在残差块的设计和堆叠方式上有所不同，但基本思想与ResNet 类似，都是通过引入残差连接来提高网络性能。

resnet18的图像分类流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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MATLAB是一种高级的数学软件开发语言和交互式环境，广泛应用于工程、科学和金融等领域。

MATLAB也提供了一些强大的深度学习工具包，如Deep Learning Toolbox，使用户能够方便地进行深度学习模型的设计和训练。

其中，ResNet18是一种非常流行的深度学习模型，本文将介绍如何在MATLAB中使用ResNet18模型进行图像分类任务。

一、准备工作在开始之前，我们需要做一些准备工作：1. 安装MATLAB确保你的电脑上已经安装了MATLAB软件，并且拥有有效的许可证。

如果没有安装，你可以从MATLAB官方全球信息湾上下载安装包，并按照指导进行安装和激活。

2. 下载预训练模型在使用ResNet18模型之前，我们需要下载相应的预训练模型。

可以从MATLAB官方全球信息湾上下载，也可以通过MATLAB命令窗口中的命令进行下载。

3. 准备图像数据接下来，我们需要准备用于训练和测试的图像数据集。

可以选择已有的公开数据集，也可以自行收集和整理数据集。

确保数据集的格式符合MATLAB的要求，并且已经划分好了训练集和测试集。

二、加载和预处理图像数据在使用ResNet18模型进行图像分类任务之前，我们需要先加载和预处理图像数据。

可以使用MATLAB中的ImageDatastore来方便地管理和处理图像数据集，包括读取图像、调整图像大小、图像增强等操作。

三、加载预训练模型一旦图像数据准备好了，我们就可以加载预训练的ResNet18模型了。

在MATLAB中，可以使用预训练的深度学习网络模型，也可以从头开始训练新的模型。

但是，由于ResNet18模型在ImageNet数据集上已经做过充分的训练，因此我们可以直接使用预训练的模型来进行图像分类任务。

四、微调模型在加载预训练的ResNet18模型之后，如果我们的图像数据集和ImageNet数据集有较大的差异，可以考虑对模型进行微调。

微调模型可以提升模型对新数据集的适应性，通常是通过调整模型的最后几层或者增加新的全连接层来实现的。

resnet分类模型
ResNet分类模型是一种深度学习模型，它基于残差网络的思想进行设计。

该模型的特点是能够解决深度卷积神经网络训练时的梯度消失问题，使得模型能够更深层次地学习图像特征。

ResNet模型包含多个堆叠的Residual Block（残差块），每个残差块中包含多个卷积层和池化层。

其中，每个残差块的输入数据都能够通过“直连通道（Shortcut Connection）”绕过残差块中的卷积层，并以“跳跃连接（Skip Connection）”的方式输入到残差块的最后一层。

这种特殊的结构使得残差块中的神经网络能够学习出输入和输出之间的差异（即“残差”），从而使得神经网络的训练效率得到提高。

ResNet模型在多个图像识别比赛中取得了优异的成绩，尤其在处理大规模图像数据时表现突出，成为图像识别领域的重要技术。

pytorch resnet18训练代码ResNet-18 是一个被广泛应用于计算机视觉任务中的深度神经网络模型。

本文将为您提供一份使用 PyTorch 训练 ResNet-18 的代码示例。

首先，确保 PyTorch 已经成功安装在您的计算机中。

在代码运行之前，您还需要准备好相应的数据集，在本例中，我们使用 CIFAR-10 作为示例数据集。

在开始之前，我们需要导入所需的模块和库，并设置运行所需的超参数：```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# 设置超参数num_epochs = 10batch_size = 128learning_rate = 0.001```接下来，我们需要定义 ResNet-18 模型：```pythonclass ResNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(ResNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)yer1 = self._make_layer(64, 2)yer2 = self._make_layer(128, 2, stride=2)yer3 = self._make_layer(256, 2, stride=2)yer4 = self._make_layer(512, 2, stride=2)self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))self.fc = nn.Linear(512, num_classes)def _make_layer(self, planes, blocks, stride=1):layers = []layers.append(BasicBlock(planes, stride))for _ in range(1, blocks):layers.append(BasicBlock(planes, 1))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 = yer1(x)x = yer2(x)x = yer3(x)x = yer4(x)x = self.avgpool(x)x = torch.flatten(x, 1)x = self.fc(x)return x```在 ResNet 模型中，我们使用了基本的残差块（BasicBlock）来构建层级结构。

resnet18实现猫狗分类先简单说⼀下整体流程，利⽤pytorch训练模型并转化为onnx格式，然后配置好dlinfer，利⽤cv22infer在cv22平台量化序列化模型，展开推理1训练模型1.1处理数据集参考图⽚下载地址:1.1.1⾸先继承写⼀个继承⾃dataset的类#继承了Dataset的类class DogCat(data.Dataset):def__init__(self, root, transform=None, train=True, test=False):'''root表⽰⽤于训练的图⽚地址，前70%⽤于训练，后30%⽤于测试'''self.test =testself.train =trainself.transform =transformimgs =[os.path.join(root, img) for img in os.listdir(root)] #imgs是⼀个list，list中放(编号，图⽚地址)if self.test:#如果是test集imgs =sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2].split('/')[-1]))else: #如果是train集imgs =sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2]))imgs_num =len(imgs)if self.test:self.imgs =imgselse:random.shuffle(imgs)if self.train:self.imgs =imgs[:int(0.7*imgs_num)]#self.imgs表⽰前百分之七⼗的图⽚else:self.imgs =imgs[int(0.7*imgs_num):]#self.imgs表⽰除了前百分之七⼗的图⽚# 作为迭代器必须有的⽅法，可以⽤[]符号读取数据def__getitem__(self, index):img_path =self.imgs[index]if self.test:label =int(self.imgs[index].split('.')[-2].split('/')[-1])else:label =1if'dog'in img_path.split('/')[-1] else0# 狗的label设为1，猫的设为0data =Image.open(img_path)data =self.transform(data)return data, labeldef__len__(self):return len(self.imgs)1.1.2把传⼊的图⽚集转换为Tensor并且改变格式# 对数据集训练集的处理transform_train = pose([transforms.Resize((256, 256)), # 先调整图⽚⼤⼩⾄256x256transforms.RandomCrop((224, 224)), # 再随机裁剪到224x224transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机的图像⽔平翻转，通俗讲就是图像的左右对调transforms.ToTensor(), #图⽚转换为Tensortransforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.2225)) # 归⼀化，数值是⽤ImageNet给出的数值])# 对数据集验证集的处理transform_val = pose([transform_val = pose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),])device = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available() else'cpu') # 若能使⽤cuda，则使⽤cudatrainset = DogCat('/mnt/ssd0/zhangwentao/train', transform=transform_train)#这是我图⽚的地址valset = DogCat('/mnt/ssd0/zhangwentao/train', transform=transform_val)#继承了dataset dataset ⼀捆有多⼤数据顺序多线程输⼊，=0表⽰单线程trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=20, shuffle=True, num_workers=0)valloader = torch.utils.data.DataLoader(valset, batch_size=20, shuffle=False, num_workers=0)1.2修改⽹络模型class Net(nn.Module):'''pytorch的resnet18接⼝的最后⼀层fc层的输出维度是1000。

基于残差网络ResNet18-SVM的弹道中段目标识别
杨书涵;韦楠楠;张兴敢
【期刊名称】《现代雷达》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】针对单纯基于深度学习的弹道目标识别算法在小样本下鲁棒性差、识别率低的问题,提出一种残差网络ResNet18与支持向量机(SVM)级联的分类模型,对弹头、重诱饵、轻诱饵和碎片四类典型弹道目标进行识别。

该识别以雷达回波信号的时频图像作为输入,利用残差单元自动抽象出目标特征,再输入SVM识别分类,该模型结合了ResNet深层感受野大、SVM对高维特征样本拥有较好的分类能力的优势。

文中实验采用的雷达回波数据集通过弹道仿真和目标电磁仿真获得,通过仿真实验表明级联模型ResNet18-SVM比单纯的ResNet18识别率平均提升1.9%;文中模型具有良好的鲁棒性,在不同信噪比下相比于SqueezeNet、ZFNet、AlexNet网络平均精准率分别高出14.3%、16.3%、4.46%。

【总页数】7页(P8-14)
【作者】杨书涵;韦楠楠;张兴敢
【作者单位】南京大学电子科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于红外多特征的弹道中段目标识别研究
2.基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络
3.基于高效可扩展改进残差结构神经网络的舰船目标识别技术
4.基于特征注意力融合元残差网络的小样本SAR目标识别
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