resnet pycharm

ResNet是一个深度残差网络，用于解决深度神经网络训练中的退化问题。由于ResNet网络较深，直接训练的话会非常耗时，因此可以使用迁移学习的方法导入预训练好的模型参数。在PyCharm中，可以使用以下代码导入ResNet的预训练模型参数：

import torchvision.models.resnet

然后，通过点击Ctrl键并左键单击resnet，可以跳转到PyTorch官方实现ResNet的源码中。在官方源码中，可以下载不同版本的预训练模型参数，例如resnet18、resnet34、resnet50等。下载链接可以在官方源码中找到。

此外，如果想使用ResNet50和ResNet101的PyTorch版本，可以使用jupyter notebook打开相应的ipynb文件，或者在PyCharm中添加jupyter插件来进行编辑和运行。

对于训练ResNet模型，首先需要在相应的配置文件中进行参数设置，例如在config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml文件中配置参数。然后，在终端中输入以下命令进行训练：

python tools/train.py --config_file "config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml"

大概需要训练三天左右，具体时间取决于硬件条件和数据集大小。