deepbase_resnet18
时间: 2023-11-09 19:05:29 浏览: 152
Base_ResNet18是一个基于ResNet18的深度卷积神经网络模型,用于图像分类任务。它是在ResNet18的基础上进行了改进和优化,使得模型在图像分类任务中具有更好的性能。DeepBase_ResNet18的基本结构与ResNet18相似,但是在残差块的设计上进行了改进,使用了更多的卷积层和更少的池化层,以提高模型的特征提取能力。此外,DeepBase_ResNet18还使用了批量归一化和残差连接等技术,进一步提高了模型的性能。总体而言,DeepBase_ResNet18是一个高效、准确的图像分类模型,适用于各种图像分类任务。
相关问题
swsl_resnet18
SWSL-ResNet18是一种基于ResNet18架构的图像分类模型,它是在大规模无监督训练数据集上进行预训练后微调得到的。SWSL代表Self-supervised Pretraining with Weak Supervision,意味着模型在无监督学习过程中利用了弱监督信号。该模型在各种计算机视觉任务上表现出色,如图像分类、目标检测等。它在CSDN开发的AI平台中被广泛使用。
解释每一句# 读取训练好的模型 import paddle from ppcls.modeling.architectures.se_resnet_vd import SE_ResNet50_vd model = SE_ResNet50_vd(class_dim=16) model.set_state_dict(paddle.load('./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'))
这段代码的作用是读取训练好的模型。下面是每一句的解释:
1. `import paddle`:导入PaddlePaddle深度学习框架,以便使用PaddlePaddle提供的API。
2. `from ppcls.modeling.architectures.se_resnet_vd import SE_ResNet50_vd`:从PaddleClas库中导入SE_ResNet50_vd模型结构。
3. `model = SE_ResNet50_vd(class_dim=16)`:创建SE_ResNet50_vd模型对象,其中`class_dim=16`表示模型的分类数为16。
4. `model.set_state_dict(paddle.load('./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'))`:从磁盘上的指定路径加载训练好的模型参数,并将参数设置到模型对象中。其中`'./output/SE_ResNet50_vd/best_model/ppcls.pdparams'`是训练好的模型参数文件的路径。