ResNet-18、ResNet-50和DenseNet-121 那个检测人体姿态精确
时间: 2023-05-28 11:05:03 浏览: 64
这个问题的答案取决于你使用的数据集以及模型的训练方式和调整。一般说来,ResNet-50和DenseNet-121比ResNet-18更深,因此它们可能更适合处理更复杂的图像数据。而DenseNet-121是一种密集连接网络,它与ResNet不同,具有更好的特征重用能力和更少的参数数量。因此,DenseNet-121可能在处理人体姿态检测时更加准确。但是,最终的效果取决于所使用数据集和其他实验细节。
相关问题
resnet-18 架构
ResNet-18 是一种卷积神经网络架构,用于图像分类任务。它是由残差网络(ResNet)提出的一种基础模型。以下是 ResNet-18 的架构:
1. 输入层:接受输入图像的三个颜色通道(RGB)。
2. 卷积层1:使用64个大小为3x3的卷积核,步幅为1,padding为1,激活函数使用ReLU。它将输入图像的尺寸保持不变。
3. 残差块1:由两个卷积层组成,每个卷积层都有64个大小为3x3的卷积核。每个残差块都包含一个跳跃连接(shortcut connection),用于解决梯度消失的问题。
4. 残差块2:由两个卷积层组成,每个卷积层都有128个大小为3x3的卷积核。每个残差块都有一个下采样层(downsampling layer),通过步幅为2的卷积操作将特征图尺寸减半。
5. 残差块3:由两个卷积层组成,每个卷积层都有256个大小为3x3的卷积核。同样地,每个残差块都有一个下采样层。
6. 残差块4:由两个卷积层组成,每个卷积层都有512个大小为3x3的卷积核。同样地,每个残差块都有一个下采样层。
7. 平均池化层:对特征图进行全局平均池化,将特征图转换为向量。
8. 全连接层:将池化后的特征向量连接到一个输出大小为类别数的全连接层,用于预测图像的类别。
9. Softmax层:对类别概率进行归一化,得到最终的分类结果。
这就是 ResNet-18 的架构。它具有18个卷积和全连接层,其中包含了4个残差块。ResNet-18 在 ImageNet 数据集上表现良好,并且被广泛应用于计算机视觉任务中。
CNN-ResNet-50是一种将ResNet和CNN结合的模型吗
CNN-ResNet-50是一种结合了ResNet和CNN的深度学习模型。具体来说,CNN-ResNet-50是基于ResNet-50网络结构进行改进的卷积神经网络模型。ResNet-50是一种深度卷积神经网络,它采用了残差学习的思想,可以有效地解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。CNN-ResNet-50在ResNet-50的基础上,通过引入卷积操作和改变残差模块的结构,进一步提高了模型的性能。因此,CNN-ResNet-50是一种结合了ResNet和CNN的模型,它在计算机视觉领域中广泛应用于图像分类、物体检测、语义分割等任务。