基于resnet的垃圾分类
时间: 2024-06-19 10:00:59 浏览: 125
基于Resnet的垃圾分类系统
ResNet(Residual Network)是一种深度卷积神经网络模型,最初由微软亚洲研究院的Kaiming He等人在2015年提出的,它解决了深度神经网络训练过程中遇到的梯度消失和梯度爆炸的问题。在垃圾分类任务中,ResNet因其强大的特征提取能力而被广泛应用。
基于ResNet的垃圾分类流程大致如下:
1. **模型结构**:ResNet的核心是残差块(Residual Block),它包含一个直接路径(identity shortcut),使得信息可以直接从输入传递到输出,即使在网络深度增加时也能保留更多的细节。
2. **预处理**:通常包括图像归一化、大小调整(如224x224)和可能的增强操作(如随机裁剪、翻转等)。
3. **卷积层**:使用多个堆叠的残差块来提取图像特征,每一层都能捕捉不同尺度的特征。
4. **池化层**:如平均池化或最大池化,降低特征图的空间维度同时保留关键信息。
5. **全局平均池化**:对整个特征图做池化,生成一维特征向量,便于后续分类。
6. **全连接层**:将池化后的特征映射到类别空间,输出每个类别的概率。
7. **损失函数**:常见的选择有交叉熵损失,用于衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。
8. **优化器**:如Adam、SGD等,用于更新模型参数以最小化损失。
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