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1. ResNet50图像分类概述
ResNet50是一种用于图像分类的深度卷积神经网络。图像分类是计算机视觉的基本应用#xff0c;属于有监督学习范畴。ResNet50通过引入残差结构#xff0c;解决了深层网络中的退化问题#xff0c;使得可以训练非常深的网络。
2. …ResNet50图像分类
1. ResNet50图像分类概述
ResNet50是一种用于图像分类的深度卷积神经网络。图像分类是计算机视觉的基本应用属于有监督学习范畴。ResNet50通过引入残差结构解决了深层网络中的退化问题使得可以训练非常深的网络。
2. 数据集准备与加载
使用CIFAR-10数据集进行训练该数据集包含60000张32x32的彩色图像分为10类。数据集分为50000张训练图像和10000张评估图像。下载并解压数据集解析二进制版本的CIFAR-10文件。
3. ResNet50网络结构
ResNet50网络由5个卷积结构、一个平均池化层和一个全连接层组成。各卷积结构中的残差块构建了不同的Bottleneck结构输入图像经过这些层进行特征提取和分类。
4. 模型训练与评估
使用ResNet50预训练模型进行微调。通过设定pretrained参数为True可以自动下载并加载预训练模型的参数。定义优化器和损失函数逐个epoch打印训练损失和评估精度并保存最佳模型。在实际训练中为了成功加载预训练权重需要将模型的全连接输出大小先设置为默认的1000再重置为10。
5. 可视化模型预测
定义visualize_model函数对CIFAR-10测试数据集进行预测并可视化预测结果。使用验证精度最高的模型进行预测正确预测的结果以蓝色字体显示错误预测的结果以红色字体显示。
