做网站对程序员说那些需求,免费推广网站短视频,wp_query wordpress,网站建设域名是什么大家好#xff0c;我是微学AI#xff0c;今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型#xff0c;并利用简单数据进行快速训练。VoVNetV2模型是计算机视觉领域的一个重要研究成果#xff0c;它采用了Voice of Visual Residual我是微学AI今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型并利用简单数据进行快速训练。VoVNetV2模型是计算机视觉领域的一个重要研究成果它采用了Voice of Visual ResidualVoV模块来构建网络通过多个VoV模块的堆叠逐渐提取图像中的高级语义信息。本文对VoVNetV2模型的结构和特点进行了详细介绍包括VoV模块的特征提取和重建过程以及引入的注意力机制和跳跃连接技术。我们还讨论了VoVNetV2模型在图像分类、物体检测和语义分割等任务中的优异表现。通过本文的阐述本文深入介绍VoVNetV2模型的数学原理和实现方式为其在计算机视觉领域的应用提供参考和指导。
目录
引言VoVNetV2模型的结构和原理VoVNetV2模型的应用场景代码实现 数据生成VoVNetV2模型的构建模型训练测试结果 结论
正文
1. 引言
随着人工智能和深度学习的发展越来越多的复杂网络结构被提出来以解决各种复杂的问题。本文将介绍如何用Pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型详细展示VoVNetV2模型的结构和原理以及它的应用场景。
2. VoVNetV2模型的结构和原理
VoVNetV2是VoVNet的升级版其基础是一种名为“视觉卷积”(Visual Convolution)的结构。这是一种新型的卷积结构它能够以更少的计算量捕获丰富的视觉信息。VoVNetV2的主要特点是其使用了一系列的1x1和3x3的卷积核通过这种结构模型可以有效地提取更高级的特征。
VoVNetV2模型的数学原理可以用以下公式表示
首先对于输入的图像 x x xVoVNetV2模型采用了多个VoV模块进行特征提取和重建其中第 i i i个VoV模块由特征提取子网络 F i F_i Fi和特征重建子网络 G i G_i Gi组成。具体来说输入特征 x x x会通过特征提取子网络 F i F_i Fi生成中间特征 y i y_i yi然后经过特征重建子网络 G i G_i Gi得到重建特征 x i 1 x_{i1} xi1即 y i F i ( x i ) x i 1 G i ( y i ) x i y_iF_i(x_i)\\ x_{i1}G_i(y_i)x_i yiFi(xi)xi1Gi(yi)xi
其中 x 0 x x_0x x0x x L x_L xL为网络输出 L L L为VoV模块的数量。
在VoV模块内部特征提取子网络 F i F_i Fi和特征重建子网络 G i G_i Gi都采用了具有非线性变换能力的卷积神经网络CNN。对于特征提取子网络 F i F_i Fi它可以被表示为 y i ReLU ( W i , 2 ReLU ( W i , 1 x i b i , 1 ) b i , 2 ) y_i\text{ReLU}(W_{i,2}\text{ReLU}(W_{i,1}x_ib_{i,1})b_{i,2}) yiReLU(Wi,2ReLU(Wi,1xibi,1)bi,2)
其中 W i , 1 W_{i,1} Wi,1、 W i , 2 W_{i,2} Wi,2、 b i , 1 b_{i,1} bi,1、 b i , 2 b_{i,2} bi,2是特征提取子网络 F i F_i Fi的权重和偏置 ReLU \text{ReLU} ReLU表示修正线性单元激活函数。
对于特征重建子网络 G i G_i Gi它可以被表示为 x i 1 ReLU ( W i , 4 ReLU ( W i , 3 y i b i , 3 ) b i , 4 ) x_{i1}\text{ReLU}(W_{i,4}\text{ReLU}(W_{i,3}y_ib_{i,3})b_{i,4}) xi1ReLU(Wi,4ReLU(Wi,3yibi,3)bi,4)
其中 W i , 3 W_{i,3} Wi,3、 W i , 4 W_{i,4} Wi,4、 b i , 3 b_{i,3} bi,3、 b i , 4 b_{i,4} bi,4是特征重建子网络 G i G_i Gi的权重和偏置。
除了VoV模块外VoVNetV2模型还采用了注意力机制和跳跃连接等技术来提高模型的性能。具体来说注意力机制可以根据特征图中的像素值自适应地调整不同位置的特征权重从而提高模型在感兴趣区域中的表现跳跃连接则可以将低级特征和高级特征进行结合以加强模型的语义表达能力。 3. VoVNetV2模型的应用场景
由于VoVNetV2的强大的特征提取能力它广泛应用于计算机视觉的许多领域包括图像分类物体检测语义分割等。在这些任务中VoVNetV2都表现出了优越的性能。
4. 代码实现
4.1 数据生成
首先我们生成一些假的数据用于训练和测试我们的模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision# 生成训练数据
x_train torch.randn(100, 3, 64, 64)
y_train torch.randint(0, 1, (100,))# 生成测试数据
x_test torch.randn(20, 3, 64, 64)
y_test torch.randint(0, 1, (20,))4.2 VoVNetV2模型的构建
然后我们用Pytorch实现VoVNetV2模型。VoVNetV2模型结构图 根据结构图搭建模型代码如下 __all__ [VoVNet, vovnet27_slim, vovnet39, vovnet57]def Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,groups1):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_size3, stridestride, padding1,groupsgroups, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU6(inplaceTrue))def Conv3x3BN(in_channels,out_channels,stride,groups):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_size3, stridestride, padding1,groupsgroups, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels))def Conv1x1BNReLU(in_channels,out_channels):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_size1, stride1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU6(inplaceTrue))def Conv1x1BN(in_channels,out_channels):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_size1, stride1, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels))class eSE_Module(nn.Module):def __init__(self, channel,ratio 16):super(eSE_Module, self).__init__()self.squeeze nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.excitation nn.Sequential(nn.Conv2d(channel, channel, kernel_size1, padding0),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Sigmoid())def forward(self, x):b, c, _, _ x.size()y self.squeeze(x)z self.excitation(y)return x * z.expand_as(x)class OSAv2_module(nn.Module):def __init__(self, in_channels,mid_channels, out_channels, block_nums5):super(OSAv2_module, self).__init__()self._layers nn.ModuleList()self._layers.append(Conv3x3BNReLU(in_channelsin_channels, out_channelsmid_channels, stride1))for idx in range(block_nums-1):self._layers.append(Conv3x3BNReLU(in_channelsmid_channels, out_channelsmid_channels, stride1))self.conv1x1 Conv1x1BNReLU(in_channelsmid_channels*block_nums,out_channels)self.ese eSE_Module(out_channels)self.pass_conv1x1 Conv1x1BNReLU(in_channels, out_channels)def forward(self, x):residual xoutputs []outputs.append(x)for _layer in self._layers:x _layer(x)outputs.append(x)out self.ese(self.conv1x1(torch.cat(outputs, dim1)))return out self.pass_conv1x1(residual)class VoVNet(nn.Module):def __init__(self, planes, layers, num_classes2):super(VoVNet, self).__init__()self.groups 1self.stage1 nn.Sequential(Conv3x3BNReLU(in_channels3, out_channels64, stride2, groupsself.groups),Conv3x3BNReLU(in_channels64, out_channels64, stride1, groupsself.groups),Conv3x3BNReLU(in_channels64, out_channels128, stride1, groupsself.groups),)self.stage2 self._make_layer(planes[0][0],planes[0][1],planes[0][2],layers[0])self.stage3 self._make_layer(planes[1][0],planes[1][1],planes[1][2],layers[1])self.stage4 self._make_layer(planes[2][0],planes[2][1],planes[2][2],layers[2])self.stage5 self._make_layer(planes[3][0],planes[3][1],planes[3][2],layers[3])self.avgpool nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size1)self.flatten nn.Flatten()self.dropout nn.Dropout(p0.2)self.linear nn.Linear(in_featuresplanes[3][2], out_featuresnum_classes)def _make_layer(self, in_channels, mid_channels,out_channels, block_num):layers []layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size3, stride2, padding1))for idx in range(block_num):layers.append(OSAv2_module(in_channelsin_channels, mid_channelsmid_channels, out_channelsout_channels))in_channels out_channelsreturn nn.Sequential(*layers)def init_params(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight)if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d) or isinstance(m, nn.Linear):nn.init.constant_(m.weight, 1)nn.init.constant_(m.bias, 0)def forward(self, x):x self.stage1(x)x self.stage2(x)x self.stage3(x)x self.stage4(x)x self.stage5(x)x self.avgpool(x)x self.flatten(x)x self.dropout(x)out self.linear(x)return outdef vovnet27_slim(**kwargs):planes [[128, 64, 128],[128, 80, 256],[256, 96, 384],[384, 112, 512]]layers [1, 1, 1, 1]model VoVNet(planes, layers)return modeldef vovnet39(**kwargs):planes [[128, 128, 256],[256, 160, 512],[512, 192, 768],[768, 224, 1024]]layers [1, 1, 2, 2]model VoVNet(planes, layers)return modeldef vovnet57(**kwargs):planes [[128, 128, 256],[256, 160, 512],[512, 192, 768],[768, 224, 1024]]layers [1, 1, 4, 3]model VoVNet(planes, layers)return modelclass SAG_Mask(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(SAG_Mask, self).__init__()mid_channels in_channelsself.fisrt_convs nn.Sequential(Conv3x3BNReLU(in_channelsin_channels, out_channelsmid_channels, stride1),Conv3x3BNReLU(in_channelsmid_channels, out_channelsmid_channels, stride1),Conv3x3BNReLU(in_channelsmid_channels, out_channelsmid_channels, stride1),Conv3x3BNReLU(in_channelsmid_channels, out_channelsmid_channels, stride1))self.avg_pool nn.AvgPool2d(kernel_size3, stride1, padding1)self.max_pool nn.MaxPool2d(kernel_size3, stride1, padding1)self.conv3x3 Conv3x3BNReLU(in_channelsmid_channels*2, out_channelsmid_channels, stride1)self.sigmoid nn.Sigmoid()self.deconv nn.ConvTranspose2d(mid_channels,mid_channels,kernel_size2, stride2)self.conv1x1 Conv1x1BN(mid_channels,out_channels)def forward(self, x):residual x self.fisrt_convs(x)aggregate torch.cat([self.avg_pool(x), self.max_pool(x)], dim1)sag self.sigmoid(self.conv3x3(aggregate))sag_x residual sag * xout self.conv1x1(self.deconv(sag_x))return out
4.3 模型训练
有了数据和模型我们就可以开始训练我们的模型了。
# 创建模型
model vovnet27_slim()# 定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)# 训练模型
for epoch in range(5): # 假设我们训练10个epochrunning_loss 0.0for i, data in enumerate(zip(x_train, y_train), 0):# 获取输入inputs, labels datainputs inputs.unsqueeze(0)labels torch.tensor([labels])# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 前向 后向 优化outputs model(inputs)loss criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()# 打印统计信息running_loss loss.item()if i % 20 19: # 每20个mini-batches打印一次print([%d, %5d] loss: %.6f %(epoch 1, i 1, running_loss / 20))running_loss 0.0print(Finished Training)运行结果
[1, 20] loss: 0.123264
[1, 40] loss: 0.000513
[1, 60] loss: 0.000237
[1, 80] loss: 0.000210
[1, 100] loss: 0.000174
[2, 20] loss: 0.000160
[2, 40] loss: 0.000182
[2, 60] loss: 0.000162
[2, 80] loss: 0.000137
[2, 100] loss: 0.000150
[3, 20] loss: 0.000109
[3, 40] loss: 0.000127
[3, 60] loss: 0.000104
[3, 80] loss: 0.000099
[3, 100] loss: 0.000089
[4, 20] loss: 0.000082
[4, 40] loss: 0.000094
[4, 60] loss: 0.000079
[4, 80] loss: 0.000067
[4, 100] loss: 0.000067
[5, 20] loss: 0.000073
[5, 40] loss: 0.000072
[5, 60] loss: 0.000065
[5, 80] loss: 0.000068
[5, 100] loss: 0.000056
Finished Training4.4 测试结果
最后我们用测试数据来检验我们模型的性能。
# 测试模型
correct 0
total 0
with torch.no_grad():for data in zip(x_test, y_test):images, labels dataimages images.unsqueeze(0)labels torch.tensor([labels])outputs model(images)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total labels.size(0)correct (predicted labels).sum().item()print(Accuracy of the network on the 20 test images: %d %% % (100 * correct / total))测试结果 Accuracy of the network on the 20 test images: 100 %
5. 结论
本篇文章我们了解了如何用Pytorch实现VoVNetV2模型以及其结构和原理。VoVNetV2模型是基于VoVNet模型的改进版本它采用了Voice of Visual ResidualVoV模块来构建网络。VoVNetV2模型的核心思想是通过有效的信息传递和重复模块的使用来提高网络性能。VoVNetV2模型的结构包括多个连续的VoV模块每个VoV模块由一个特征提取子网络和一个特征重建子网络组成。
VoVNetV2模型的特点之一是具有很强的表达能力和良好的特征提取能力。它通过多个VoV模块的堆叠来逐渐提取图像中的高级语义信息并且可以根据任务需求进行灵活的调整和扩展。此外VoVNetV2模型还引入了注意力机制和跳跃连接等技术以增强模型的感受野和上下文信息的利用。
VoVNetV2模型在图像分类、物体检测和语义分割等任务中表现出色。在图像分类任务中VoVNetV2模型能够学习到丰富的特征表示从而提高分类准确性。在物体检测任务中VoVNetV2模型可以提供更精确的目标边界框和类别预测。在语义分割任务中VoVNetV2模型可以有效地捕捉图像中不同区域的语义信息并生成高质量的分割结果。
通过深入理解VoVNetV2模型的实现原理和结构读者可以更好地应用该模型进行计算机视觉任务的研究和开发。同时读者也可以通过对VoVNetV2模型进行改进和扩展以适应不同应用场景的需求。
