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ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，具有非常深的网络结构，并在ImageNet图像分类比赛中取得了很好的成绩。ResNet的一个关键点是增加了残差块（residual block），使网络更容易训练。ResNet引入了“跳跃连接”或“shortcut connections”，使网络可以从较浅的层直接跳到深层的层，这样可以解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更容易地训练。 ResNet50是ResNet的一种常用变体，它包含50个卷积层和一个全连接层，具有非常深的网络结构，可以用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。 接下来我们用PyTorch实现： 首先，导入必要的库和模块： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F接下来，定义Bottleneck块，这是ResNet中的基本块。 class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * 4, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * 4) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = strideBottleneck块包含三个卷积层：1x1卷积层、3x3卷积层和1x1卷积层，其中中间的3x3卷积层的步幅可以是1或2，用于降采样。每个卷积层后面都跟着一个归一化层和ReLU激活函数。Bottleneck块还可以选择性地添加一个下采样模块，用于将输入x与恒等映射residual匹配。 接下来，定义整个ResNet模型。 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000): self.inplanes = 64 super(ResNet, self).__init__() 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)ResNet模型包含一个输入卷积层、一个归一化层、一个ReLU激活函数和一个最大池化层。接下来，我们定义四个残差块（layers），每个残差块包含若干个Bottleneck块。我们使用_make_layer()函数帮助我们构建每个残差块。最后，我们在模型的最后添加一个自适应平均池化层和一个全连接层，输出大小等于分类数目（num_classes）。 下面是_make_layer()函数的实现： def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers)该函数按照给定的块（block）、通道数（planes）、块数（blocks）和步幅（stride）构建一个残差块，其中第一个块可能添加一个下采样模块。该函数返回一个包含所有块的序列。 最后，我们定义一个resnet50()函数，用于创建ResNet50模型。 这个函数简单地调用ResNet类，并将Bottleneck块作为块类型和[3, 4, 6, 3]作为每个残差块中的Bottleneck块数目。 def resnet50(num_classes=1000): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes)现在，我们可以使用resnet50()函数创建一个ResNet50模型。 |
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