def __init__(self, pretrained=False): super(Resnet18Triplet, self).__init__() self.model = resnet18(pretrained=pretrained) # Output self.input_features_fc_layer = self.model.fc.in_features self.model.fc = common_functions.Identity() def forward(self, images): """Forward pass to output the embedding vector (feature vector) after l2-normalization.""" embedding = self.model(images) return embedding

这段代码是一个PyTorch模型的定义，使用ResNet-18作为backbone，在此基础上构建一个面向triplet loss的模型。其中，`__init__`方法中使用`resnet18`函数加载预训练的ResNet-18模型，并将最后的全连接层替换成一个空白的Identity层。`forward`方法中，输入一张图片，通过模型的计算，输出该图片的特征向量，并经过L2标准化后返回。这个特征向量可以用于计算triplet loss。

相关问题

行人重识别 resnet

### 行人重识别中使用ResNet的方法

行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）旨在不同摄像头视角下匹配同一人的图像。此领域内，深度学习方法尤其是基于卷积神经网络(CNNs)的技术取得了显著进展。ResNet作为一种深层CNN架构，在多个计算机视觉任务中表现出色，也被广泛应用于行人重识别。

#### ResNet在行人重识别中的应用方式

ResNet通过引入残差连接解决了非常深的网络难以训练的问题。对于行人重识别而言，ResNet可以作为骨干网络提取图像特征[^2]。具体来说：

- **模型构建**：采用预训练过的ResNet50或更深版本如ResNet101作为基础框架，移除最后几层全连接层，替换为适合特定任务的新层。

- **特征表示**：利用ResNet强大的表征能力捕捉人体姿态、纹理等细节信息，形成鲁棒性强的身份描述符。

- **损失函数设计**：除了传统的交叉熵损失外，还经常结合Triplet Loss来拉近同类样本间的距离而推远异类样本的距离，从而提升模型泛化性能[^3]。

import torch.nn as nn
from torchvision import models

class ReIDModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=751):  # Market1501 has 751 identities
        super(ReIDModel, self).__init__()
        
        resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        layers = list(resnet.children())[:-1]
        self.feature_extractor = nn.Sequential(*layers)

        self.classifier = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        features = self.feature_extractor(x).view(-1, 2048)
        logits = self.classifier(features)
        return logits

上述代码展示了如何创建一个简单的基于ResNet的人行重识别模型实例。这里选择了`resnet50`并去掉了最后一层用于分类的任务适应性调整；同时定义了一个线性的分类器来进行最终预测。