resnet18

DAY 45 Tensorboard使用介绍

目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18
HINOTOR_·2025-07-03 01:10

pythonday50

作业：1.好好理解下resnet18的模型结构2.尝试对vgg16+cbam进行微调策略importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportmodelsfromtorch.utils.dat
我爱音乐yyy·2025-06-23 00:51

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）

以ResNet18为例，其在ImageNet上的参数量约为1100万，虽然在服务器端运行流畅，但在移动端或嵌入式设备上部署时，内存和计算资源的限制使得直接使用大模型变得困难。
king of code porter·2025-06-21 21:00

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）

引言前面的文章《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）》和《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）》有做了相应的裁剪说明和实践，但是只是对其中的一个层进行采集的
·2025-06-16 02:15

Python训练营打卡DAY50

+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长作业：好好理解下resnet18
我想睡觉261·2025-06-12 07:51

python打卡day45

对resnet18在cifar10上采用微调策略下，用tensorboard监控训练过程。
纨妙·2025-06-10 08:24

Python训练营打卡DAY45

使用介绍知识点回顾：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数：作业：对resnet18
我想睡觉261·2025-06-07 18:35

Python训练营---Day44

DAY44预训练模型知识点回顾：预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过
2501_91182850·2025-06-07 07:22

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

知识点：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数：作业：对resnet18
抽风的雨610·2025-06-06 06:04

6.4 打卡

DAY44预训练模型知识点回顾：预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过
分散406·2025-06-05 04:34

pytorch实现resnet18

导入相关的库importtimeimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"print(f"Using{device}device")UsingcudadeviceclassResidual(nn.Module):def_
「已注销」·2025-05-23 16:10

[Pytorch案例实践006]基于迁移学习-ResNet18的蚂蚁&蜜蜂图像分类实战

它使用了`resnet18`作为基础模型，并对其进行微调以适应新的数据集。这里采用的是迁移学习的一种常见方式：微调（Fine-tuning）。
Seraphina_Lily·2025-05-09 19:22

ResNet18与VGG11模型对比分析

ResNet18和VGG11是两种经典的卷积神经网络（CNN）架构，它们在设计理念、性能和应用场景上有显著差异。
mosquito_lover1·2025-03-29 02:17

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程
小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。
意.远·2025-03-19 19:36

Pytorch(5): LeNet，ResNet，RNN，LSTM代码

1、LeNet5与ResNet18实战第一部分：LeNet5代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5
weixin_51182518·2025-02-26 11:06

基于paddlepaddle的yolo基本实现

我们将使用ResNet18作为骨干网络，并一步步构建整个模型。数据集：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/94809构建骨干网
繁星意未平·2024-01-30 15:37

【RT-DETR改进涨点】ResNet18、34、50、101等多个版本移植到ultralytics仓库(RT-DETR官方一比一移植)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文是本专栏的第一篇改进，我将RT-DETR官方版本中的ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101移植到ultralytics
Snu77·2024-01-30 12:45

【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-28 16:33

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-27 21:44

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

目录1加载ImageNet预训练模型2准备数据集2.1加载数据集2.2使用matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务，包括：图像分类语义分割（semanticsegmentation）目标检测（objectdet
Xyzz1223·2024-01-26 19:40

pytorch 测试模型时取不同的batchsize会由不同的正确率

会由不同的正确率之前：pytorch测试模型时只用了withtorch.no_grad()，如下图withtorch.no_grad():#下面是没有梯度的计算,主要是测试集使用，不需要再计算梯度了model=ResNet18
lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-24 11:18

【RT-DETR有效改进】Google | EfficientNetV1一种超轻量又高效的网络 （附代码 + 添加教程）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-21 23:18

【RT-DETR有效改进】华为 | Ghostnetv1一种专为移动端设计的特征提取网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-21 08:11

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(
朱笨笨·2024-01-20 05:47

【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-19 09:26

【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-16 11:03

【RT-DETR有效改进】ShapeIoU、InnerShapeIoU关注边界框本身的IoU(包含二次创新)

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-16 10:47

【RT-DETR改进涨点】为什么YOLO版本的RT-DETR训练模型不收敛的问题

其中提到的多个版本ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101为本人根据RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics
Snu77·2024-01-15 07:37

HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

目录写在前面的一些内容一、实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A
ZodiAc7·2024-01-12 00:52

迁移学习|代码实现

首先，加载一个预训练的模型，例如ResNet18。
霜溪·2024-01-07 19:59

ResNet18-实现图像分类

图像识别图像分类目标检测语义分割github代码：PositiveTom/Resnet18(github.com)残差网络构建易错点：下面红框一定要有，否则会报严重的error。
AutoGalaxy·2023-12-30 00:22

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

基于ResNet18网络完成图像分类任务图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。很多任务也可以转换为图像分类任务。
Simon52314·2023-12-28 10:37

全卷积网络

全卷积网络全卷积网络就是图像到图像的变换，一般用于语义分割，图像恢复啥的我们使用Resnet18来进行，最后平均池化和全连接层我们不需要importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l
平平平安喔·2023-12-27 11:24

知识蒸馏与应用

那你就用小一点的模型呗，比如resnet152用不了那咱们就用resnet18也行但是现在咱们两边都想要，既要用小的18层的也要让它效果尽可能进阶152的模型参数越大越好？
十有久诚·2023-12-21 16:45

（四）pytorch图像识别实战之用resnet18实现花朵分类(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、关于这个实战的一些知识点Q1：图像识别实战常用模块解读Q2:数据增强Q3:迁移学习Q4：平均全局池化Q5：设置哪些层需要训练时的模型保存，filename='best.pt'数据集具体的实现代码1.导入用到的模块2.数据读取与预处理操作3.加载模型，初始化参数修改模型输出层设置哪些层需要训练优化器设置训练模块开始训练加
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-12-20 23:47

带残差连接的ResNet18

目录1模型构建1.1残差单元1.2残差网络的整体结构2没有残差连接的ResNet182.1模型训练2.2模型评价3带残差连接的ResNet183.1模型训练3.2模型评价4与高层API实现版本的对比实验总结残差网络（ResidualNetwork，ResNet）是在神经网络模型中给非线性层增加直连边的方式来缓解梯度消失问题，从而使训练深度神经网络变得更加容易。在残差网络中，最基本的单位为残差单元。
熬夜患者·2023-12-20 01:15

基于ResNet18网络完成图像分类任务

目录1数据处理1.1数据集介绍1.2数据读取1.3构造Dataset类2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测6什么是预训练模型和迁移学习7比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。总结在本实践中，我们实践一个更通用的图像分类任务。图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。很多任务也可以转换为图像分类任务。比如人
熬夜患者·2023-12-20 01:15

替换YOLOv5主干网络

首先写一个demo.py文件来查看torchvision下面都有哪些模型如图所示，可以看到torchvision.models下面有很多模型,比如vgg16,resnet50,AlexNet,resnet18
Kelly_Ai_Bai·2023-12-17 23:58

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试
Luo_淳·2023-12-06 10:52

【AI】基于已有模型训练自己的模型（迁移）

我们以最简单的resnet18模型为例，来进行我们分类任务的迁移学习。1.准备工作导包准备im
TopFancy·2023-12-03 12:45

知识蒸馏测试(使用ImageNet中的1000类dog数据，Resnet101和Resnet18分别做教师模型和学生模型)

当教师网络为resnet101,学生网络为resnet18时：使用蒸馏方法训练的resnet18训练准确率都小于单独训练resnet18，使用蒸馏方法反而导致了下降。
computer_vision_chen·2023-12-03 09:11

YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18

ResNet18是ResNet系列中最简单的一个模型，由18个卷积层和全连接层组成，其中包含了多个残差块。该模型在ImageNet数据集上取得了很好的表现，成为了深度学习领域的经典模型之一。
小哥谈·2023-11-30 01:39

【Pytorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152

文章目录一、项目思路二、源码下载（1）网络模型：`resnet.py`（2）附属代码1：`_internally_replaced_utils.py`（3）附属代码2：`utils.py`三、源码详解3.1、导入模块3.2、API接口：_resnet()3.2.1、调用预训练模型（1）torchvision.models简介（2）在线下载预训练模型3.2.2、ResNet网络（核心）（1）基础模块
胖墩会武术·2023-11-15 07:46

深入浅出理解ResNet网络模型+PyTorch实现

IdentityMappingsinDeepResidualNetworks论文：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet详解+PyTorch实现PyTorch官方实现ResNet【pytorch】ResNet18
花花少年·2023-11-11 11:32

使用resnet18预训练模型实时检测摄像头画面中的物体(画面显示英文类名)

imagenet_class_index.cs文件下载https://download.csdn.net/download/qq_42864343/88492936代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportcv2#opencv-pythonfromtqdmimporttqdm#进度条fromPILimportImage#pillowimportm
computer_vision_chen·2023-11-02 14:04

使用resnet18预训练模型实时检测摄像头画面中的物体(画面显示中文类名)

中文字体SimHei.ttf下载https://blog.csdn.net/jlb1024/article/details/98037525imagenet_class_index.cs文件下载https://download.csdn.net/download/qq_42864343/88492936代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportc
computer_vision_chen·2023-11-02 14:04

深度学习之基于ResNet18的神经网络水果分类系统

文章目录一项目简介二、功能三、神经网络水果分类系统四.总结一项目简介  基于ResNet18神经网络的水果分类系统是一个利用深度学习技术进行水果图像分类的系统。
雅致教育·2023-10-31 18:31

深度学习基于Resnet18的图像多分类--训练自己的数据集(超详细 含源码)

1.ResNet18原理2.文件存储一个样本存放的文件夹为dataset下两个文件夹train和test文件(训练和预测)3.训练和测试的文件要相同。下面都分别放了crane(鹤)、elephant(大象)、leopard(豹子)4.编写预测的Python文件：code.py跟dataset是同级路径。5.code.py训练模型源代码6.测试代码使用豹子的图像进行分类，复制自己的绝对路径。7.预测
浪里个浪的1024·2023-10-30 13:58
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