【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


选取经典的早期Pytorch官方实现代码进行分析

https://github.com/pytorch/vision/blob/9a481d0bec2700763a799ff148fe2e083b575441/torchvision/models/resnet.py
各种ResNet网络是由BasicBlock或者bottleneck构成的,它们是构成深度残差网络的基本模块

ResNet主体

resnet20,pytorch,深度学习,人工智能
ResNet的大部分各种结构是1层conv+4个block+1层fc

class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, zero_init_residual=False):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.inplanes = 64
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,
                               bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
		self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

        # Zero-initialize the last BN in each residual branch,
        # so that the residual branch starts with zeros, and each residual block behaves like an identity.
        # This improves the model by 0.2~0.3% according to https://arxiv.org/abs/1706.02677
        if zero_init_residual:
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, Bottleneck):
                    nn.init.constant_(m.bn3.weight, 0)
                elif isinstance(m, BasicBlock):
                    nn.init.constant_(m.bn2.weight, 0)

    def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
         # normly happened when stride = 2
            downsample = nn.Sequential(
                conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride),
                nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes * block.expansion
        for _ in range(1, blocks):  
        # only the first block need downsample thus there is no downsample and stride = 2
            layers.append(block(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        c2 = self.layer1(x)
        c3 = self.layer2(c2)
        c4 = self.layer3(c3)
        c5 = self.layer4(c4)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return c5

需要注意的是最后的avgpool是全局的平均池化

BasicBlock

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
    	# here planes names channel number
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out

resnet20,pytorch,深度学习,人工智能

图1. BasicBlock结构图1

ResNet18

resnet20,pytorch,深度学习,人工智能
对应的就是[2,2,2,2]

def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-18 model.

    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)
    if pretrained:
        print('Loading the pretrained model ...')
        # strict = False as we don't need fc layer params.
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']), strict=False)
    return model

ResNet34

def resnet34(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-34 model.

    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], **kwargs)
    if pretrained:
        print('Loading the pretrained model ...')
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet34']), strict=False)
    return model

ResNet20

这个需要强调一下,正常的ResNet20应该是文章中提出,针对cifar数据集设计的n=3时候, 1+6*3+1=20
resnet20,pytorch,深度学习,人工智能

class ResNet4Cifar(nn.Module):
    def __init__(self, block, num_block, num_classes=10):
        super().__init__()
        self.in_channels = 16
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True))
        # we use a different inputsize than the original paper
        # so conv2_x's stride is 1
        self.conv2_x = self._make_layer(block, 16, num_block[0], 1)
        self.conv3_x = self._make_layer(block, 32, num_block[1], 2)
        self.conv4_x = self._make_layer(block, 64, num_block[2], 2)
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(64 * block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride):
        strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1)
        layers = []
        for stride in strides:
            layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride))
            self.in_channels = out_channels * block.expansion
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        output = self.conv1(x)
        output = self.conv2_x(output)
        output = self.conv3_x(output)
        output = self.conv4_x(output)
        output = self.avg_pool(output)
        output = output.view(output.size(0), -1)
        output = self.fc(output)
        return output

def resnet20(num_classes=10, **kargs):
    """ return a ResNet 20 object
    """
    return ResNet4Cifar(BasicBlock, [3, 3, 3], num_classes=num_classes)

我们通过参数量的计算也为0.27M,和论文中的一致,对[1,3,32,32]的输入,输出维度为[1,64,8,8]
resnet20,pytorch,深度学习,人工智能

图2 ResNet20参数量计算

但是也有一些文章只换了开头三层的3x3卷积层,通道数并没有采用16、32、64,仍是4层的64、128、256、512
,这样下来参数量是11.25M。针对的任务不同,但是如果不关注原始网络结构,这一点可以忽略。

Bottleneck Block

Bottleneck Block中使用了1×1卷积层。如输入通道数为256,1×1卷积层会将通道数先降为64,经过3×3卷积层后,再将通道数升为256。1×1卷积层的优势是在更深的网络中,用较小的参数量处理通道数很大的输入。
这种结构用在ResNet50、ResNet101中。
resnet20,pytorch,深度学习,人工智能

图2. Bottleneck 结构图1
class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = conv1x1(inplanes, planes)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes, stride)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv3 = conv1x1(planes, planes * self.expansion)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out

ResNet50

resnet20,pytorch,深度学习,人工智能

图3. ResNet50结构图2

和以上的网络结构一样,把Bottleneck按层数堆起来就可以了

def resnet50(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-50 model.

    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)
    if pretrained:
        print('Loading the pretrained model ...')
        model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet50']), strict=False)
    return model

ResNet到底解决了什么问题

推荐看知乎问题Resnet到底在解决一个什么问题呢?
贴一些我比较喜欢的回答:

A. 对于 L L L层的网络来说,没有残差表示的Plain Net梯度相关性的衰减在 1 2 L \frac{1}{2^L} 2L1 ,而ResNet的衰减却只有 1 L \frac{1}{\sqrt{L}} L 1 。即使BN过后梯度的模稳定在了正常范围内,但梯度的相关性实际上是随着层数增加持续衰减的。而经过证明,ResNet可以有效减少这种相关性的衰减。

B. 对于“梯度弥散”观点来说,在输出引入一个输入x的恒等映射,则梯度也会对应地引入一个常数1,这样的网络的确不容易出现梯度值异常,在某种意义上,起到了稳定梯度的作用。

C. 跳连接相加可以实现不同分辨率特征的组合,因为浅层容易有高分辨率但是低级语义的特征,而深层的特征有高级语义,但分辨率就很低了。引入跳接实际上让模型自身有了更加“灵活”的结构,即在训练过程本身,模型可以选择在每一个部分是“更多进行卷积与非线性变换”还是“更多倾向于什么都不做”,抑或是将两者结合。模型在训练便可以自适应本身的结构。3

D. 当使用了残差网络时,就是加入了skip connection 结构,这时候由一个building block 的任务由: F(x) := H(x),变成了F(x) := H(x)-x对比这两个待拟合的函数, 拟合残差图更容易优化,也就是说:F(x) := H(x)-x比F(x) := H(x)更容易优化4. 举了一个差分放大器的例子:F是求和前网络映射,H是从输入到求和后的网络映射。比如把5映射到5.1,那么引入残差前是F’(5)=5.1,引入残差后是H(5)=5.1, H(5)=F(5)+5, F(5)=0.1。这里的F’和F都表示网络参数映射,引入残差后的映射对输出的变化更敏感。比如s输出从5.1变到5.2,映射F’的输出增加了1/51=2%,而对于残差结构输出从5.1到5.2,映射F是从0.1到0.2,增加了100%。明显后者输出变化对权重的调整作用更大,所以效果更好。残差的思想都是去掉相同的主体部分,从而突出微小的变化。

说法众多,好用就完事儿了嗷~


  1. 【pytorch系列】ResNet中的BasicBlock与bottleneck ↩︎ ↩︎

  2. ResNet50网络结构图及结构详解 ↩︎

  3. https://www.zhihu.com/question/64494691/answer/786270699 ↩︎

  4. https://www.zhihu.com/question/64494691/answer/271335912 ↩︎文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785543.html

到了这里,关于【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ResNet18、50模型结构

    论文地址: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf pytorch官方 预训练模型 地址: pytorch官方 resnet网络 代码(包括resnet18、34、50、101、152,resnext50_32x4d、resnext101_32x8d、wide_resnet50_2、wide_resnet101_2): torchvision.models.resnet — Torchvision 0.11.0 documentation https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvis

    2024年02月06日
    浏览(41)
  • 【神经网络】(10) Resnet18、34 残差网络复现,附python完整代码

    各位同学好,今天和大家分享一下 TensorFlow 深度学习 中如何搭载 Resnet18 和 Resnet34 残差神经网络,残差网络 利用 shotcut 的方法成功解决了网络退化的问题 ,在训练集和校验集上,都证明了的更深的网络错误率越小。 论文中给出的具体的网络结构如下: Resnet50 网络结构 我已

    2023年04月08日
    浏览(40)
  • ResNet网络结构详解,网络搭建,迁移学习

    前言: 参考内容来自up:6.1 ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解_哔哩哔哩_bilibili up的代码和ppt:https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing ResNet 网络是在 2015年 由微软实验室提出,斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名,目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一

    2024年02月04日
    浏览(87)
  • 【CVPR2018 3D ResNet】3D ResNet网络结构详解

    3D ResNet系列网络由日本国家工业科学技术研究院的Kensho Hara等人提出。接下来,我将对3D ResNet系列网络做出详细的网络结构解释,欢迎大家补充与提问。 我的github链接主页为XuecWu (Conna) · GitHub

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解

     网络中的亮点: 1.超深的网络结构(超过1000层) 2.提出residual(残差)模块 3.使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout) 左边是将卷积层和池化层进行一个简单的堆叠所搭建的网络结构 20层的训练错误率大概在1%~2%左右 56层的训练错误率大概在7%~8% 所以通过简单的卷积层和池化

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • 卷积神经网络学习—Resnet50(论文精读+pytorch代码复现)

    如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络,那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照:Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分,进行讲解,博主也是初学者,不足之处欢迎大家批评指正。 预备知识 :卷积网络的深度越深,提取的特征越高级,性能越好,但传统的卷积

    2024年01月19日
    浏览(45)
  • 简单有趣的轻量级网络 Shufflenet v1 、Shufflenet v2(网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解)——pytorch实现

         这期博客咱们来学习一下Shufflenet系列轻量级卷积神经网络,Shufflenet v1 、Shufflenet v2。 本博客代码可以直接生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图,便于写论文使用。 论文下载链接: Shufflene系列轻量级卷积神经网络由旷世提出,也是非常有趣的轻量级卷积神经网

    2024年02月01日
    浏览(48)
  • pytorch实现AI小设计-1:Resnet50人脸68关键点检测

            本项目是AI入门的应用项目,后续可以补充内容完善作为满足个人需要。通过构建自己的人脸数据集,此项目训练集为4580张图片,测试集为2308张图片,使用resnet50网络进行训练,最后进行效果展示。本项目也提供了量化内容,便于在硬件上部署。         研究A

    2024年01月18日
    浏览(44)
  • 深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类(详细)

    目录 1  一、实验过程 1.1  实验目的 1.2  实验简介 1.3  数据集的介绍 1.4  一、LeNet5网络模型 1.5  二、AlexNet网络模型 1.6  三、ResNet50(残差网络)网络模型  二、实验代码 导入实验所需要的库  参数配置 数据预处理 重新DataSet 加载数据转为DataLoader函数 可视化一批训练

    2024年02月05日
    浏览(66)
  • SE、CBAM、ECA注意力机制(网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解+注意力机制优化神经网络方法)——pytorch实现

           这期博客我们来学习一下神秘已久的注意力机制,刚开始接触注意力机制的时候,感觉很有意思,事实上学会之后会发现比想象中的要简单,复杂的注意力机制后续会讲解,这期博客先讲解最常见的三种SE、CBAM、ECA注意力机制。        注意力机制更详细的可以被称

    2024年02月07日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包