resnet50作者（resnet50 top1）

科技前沿 • 2025-05-28 07:54 • 阅读 33

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一、模型结构介绍

二、前期准备

三、模型

三、训练运行

3.1训练

3.2指定图片进行预测

📌 本周任务：
●阅读ResNeXt论文，了解作者的构建思路
●对比我们之前介绍的ResNet50V2、DenseNet算法
●使用ResNeXt-50算法完成猴痘病识别

ResNeXt是由何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。ResNeXt是ResNet的升级版，在ResNet的基础上，引入了cardinality的概念，类似于ResNet，ResNeXt也有ResNeXt-50，ResNeXt-101的版本。ResNeXt论文名为：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks.pdf

这篇文章介绍了一种用于图像分类的简单而有效的网络架构，称为Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks。该网络采用了VGG/ResNets的策略，通过重复层来增加深度和宽度，并利用分裂-变换-合并策略以易于扩展的方式进行转换。文章还提出了一个新的维度——“基数”，它是指转换集合的大小，可以在保持复杂性不变的情况下提高分类准确性。作者在ImageNet-1K数据集上进行了实证研究，证明了这种方法的有效性。

下图是ResNet（左）与ResNeXt（右）block的差异。在ResNet中，输入的具有256个通道的特征经过1×1卷积压缩4倍到64个通道，之后3×3的卷积核用于处理特征，经1×1卷积扩大通道数与原特征残差连接后输出。

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ResNeXt也是相同的处理策略，但在ResNeXt中，输入的具有256个通道的特征被分为32个组，每组被压缩64倍到4个通道后进行处理。32个组相加后与原特征残差连接后输出。这里cardinatity指的是一个block中所具有的相同分支的数目。

ResNeXt中采用的分组卷机简单来说就是将特征图分为不同的组，再对每组特征图分别进行卷积，这个操作可以有效的降低计算量。
在分组卷积中，每个卷积核只处理部分通道，比如下图中，红色卷积核只处理红色的通道，绿色卷积核只处理绿色通道，黄色卷积核只处理黄色通道。此时每个卷积核有2个通道，每个卷积核生成一张特征图。

总结来说就是：ResNeXt-50网络简单讲就是在ResNet结构的基础上采用了聚合残差结构和局部连接结构，同时引入了Random Erasing和Mixup等数据增强和正则化方法。

大致模板和以前一样，以后不再详细列，样例可见：深度学习第J4周：ResNet与DenseNet结合探索_牛大了2023的博客-CSDN博客

配置gpu+导入数据集

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数据预处理+划分数据集

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代码和以前的差不多，不再细说

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跑十轮并保存模型

打印训练记录图

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把训练部分注释掉

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