【图像分类】卷积神经网络之ResNet网络模型实现钢轨缺陷识别（附代码和数据集，PyTorch框架）

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本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现钢轨缺陷识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网最详细的手把手教程，初学者可以很好的入门，其他研究者可以加深ResNet的理解。

先看本项目训练的ResNet模型的识别效果：

ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常好，甚至可以直接用到InceptionNet网络中。

本文基于PyTorch深度学习框架搭建ResNet，并用于钢轨缺陷识别，是一个很有意义的教程，希望大家可以学会训练图像分类模型的流程以及套路，更深层次的了解ResNet网络结构。

图像分类项目实战往期回顾：

【图像分类】基于yolov5的钢板表面缺陷分类(附代码和数据集)