resnet18预训练模型的网络结构及代码
时间: 2024-08-30 15:02:55 浏览: 71
ResNet18是一种深度残差网络(Residual Network),由Kaiming He等人在2015年提出的,它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上取得了很好的效果,并成为许多计算机视觉任务的基础模型之一。ResNet18的主要特点是引入了残差块(Residual Block),这种结构允许网络更深,避免了梯度消失的问题。
网络结构大致分为以下几个部分:
1. **输入层**:通常接收的是224x224大小的RGB图像。
2. **基础残差块(Basic Blocks)**:ResNet18由一系列的基础残差块组成,每个块包含两个3x3卷积层,其中第一个卷积层后面会有一个跳跃连接,使得信息可以绕过一些层直接到达下一层。
3. **瓶颈残差块(Bottleneck Blocks)**:虽然ResNet18大部分都是基本块,但在某些情况下可能会有瓶颈块,用于处理更大的网络。然而,ResNet18核心部分还是基于基本块。
4. **全局平均池化层(Global Average Pooling)**:最后一个残差块后面是一个全局平均池化层,将特征图转换成一维向量。
5. **全连接层(Classification Head)**:最后是一层或多层全连接层,用于分类任务,如1000个类别的ImageNet分类。
对于Python中的PyTorch库,你可以使用`torchvision.models.resnet18()`函数加载预训练的ResNet18模型,示例如下:
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 如果需要的话,可以选择只冻结前几层
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 修改最后一层(通常是fc层)以便适应特定的下游任务
num_classes = your_task_num_classes
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)
```
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