CIFAR10-ResNet18深度学习卷积神经网络框架图形分类识别_深度学习鸟类种类分类资源-CSDN文库

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在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）因其在图像处理方面的卓越性能而备受关注。CIFAR10-ResNet18是基于CIFAR10数据集的一个经典实例，它利用了ResNet18模型进行图像分类。本文将深入探讨CIFAR10数据集、ResNet18网络结构以及如何应用这些技术进行图形分类识别。 CIFAR10数据集： CIFAR10是一个广泛使用的彩色图像数据集，包含10个类别的60,000张32x32像素的小型图像。这10个类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、船、卡车和摩托车。数据集分为训练集（50,000张图像）和测试集（10,000张图像），用于监督学习任务，如图像分类。 ResNet18网络结构： ResNet（残差网络）是由Microsoft Research提出的，解决了深度神经网络中的梯度消失和爆炸问题。ResNet18是ResNet系列中最基础的版本，拥有18个层。其核心思想是引入“残差块”（Residual Block），通过直接连接输入到输出，使得信息可以直接流过整个网络，从而简化了深层网络的优化。每个残差块通常包含两个或三个卷积层，加上一个跳跃连接（skip connection），使得网络可以学习残差函数而非原始的非线性映射。 ResNet18的架构包括：输入层、几个残差块、全局平均池化层、全连接层（或称为分类层）以及Softmax激活函数。在CIFAR10任务中，ResNet18通常会采用预激活结构，即在每个卷积层前添加Batch Normalization和ReLU激活函数，以提高模型的收敛速度和准确性。深度学习图像分类流程： 1. 数据预处理：对CIFAR10数据集进行归一化，将像素值缩放到0-1之间，有时还需要进行数据增强，如随机翻转、裁剪等，以增加模型的泛化能力。 2. 构建模型：使用ResNet18架构搭建网络模型，根据任务需求调整参数，如学习率、优化器类型（如SGD或Adam）、损失函数（如交叉熵）等。 3. 训练模型：将预处理后的训练数据输入模型，通过反向传播更新权重，优化网络性能。 4. 验证与调优：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数，如学习率衰减策略。 5. 测试模型：在未见过的测试集上测试模型的泛化能力，评估实际应用中的表现。在实际应用中，CIFAR10-ResNet18框架不仅可以用于图像分类，还可以作为基础，通过迁移学习的方式应用到其他图像识别任务中。例如，可以保留ResNet18的预训练权重，然后在新的数据集上微调最后几层，以适应特定领域的图像识别任务。总结，CIFAR10-ResNet18深度学习框架展示了如何利用现代深度学习技术解决图像分类问题。通过对CIFAR10数据集的学习，ResNet18网络能有效提取图像特征并进行准确分类，是深度学习初学者和研究人员的重要参考资料。在实践中，理解和掌握这个框架有助于提升图像识别算法的设计和实现能力。

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CIFAR10-ResNet18深度学习卷积神经网络框架图形分类识别

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import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequential from resnet import resnet18 tf.random.set_seed(2345) /* 开发不易，整理也不易，如需要详细的说明文档和程序，以及完整的数据集，训练好的模型，或者进一步开发，可加作者新联系方式咨询，WX：Q3101759565，QQ：3101759565 */ def preprocess(x, y): # [-1~1] x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. - 0.5 y = tf.cast(y, dtype=tf.int32) return x,y (x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar100.load_data() y = tf.squeeze(y, axis=1) y_test = tf.squeeze(y_test, axis=1) print(x.shape, y.shape, x_test.shape, y_test.shape) train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)) train_db = train_db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(512) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(512) sample = next(iter(train_db)) print('sample:', sample[0].shape, sample[1].shape, tf.reduce_min(sample[0]), tf.reduce_max(sample[0])) def main(): # [b, 32, 32, 3] => [b, 1, 1, 512] model = resnet18() model.build(input_shape=(None, 32, 32, 3)) model.summary() optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-3) for epoch in range(500): for step, (x,y) in enumerate(train_db): with tf.GradientTape() as tape: # [b, 32, 32, 3] => [b, 100] logits = model(x,training=True) # [b] => [b, 100] y_onehot = tf.one_hot(y, depth=100) # compute loss loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y_onehot, logits, from_logits=True) loss = tf.reduce_mean(loss) grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) if step %50 == 0: print(epoch, step, 'loss:', float(loss)) total_num = 0 total_correct = 0 for x,y in test_db: logits = model(x,training=False) prob = tf.nn.softmax(logits, axis=1) pred = tf.argmax(prob, axis=1) pred = tf.cast(pred, dtype=tf.int32) correct = tf.cast(tf.equal(pred, y), dtype=tf.int32) correct = tf.reduce_sum(correct) total_num += x.shape[0] total_correct += int(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'acc:', acc) if __name__ == '__main__': main()

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