深度学习图像识别：ResNet与ViT模型解析

"图像识别1" 图像识别是计算机视觉领域中的核心任务，主要涉及对图像内容的理解和分类。在这个实验中，我们将重点探讨三种不同的深度学习模型：基于卷积神经网络（CNN）的ResNet，基于Vision Transformer（ViT）的模型，以及结合CNN和Transformer的混合模型。 首先，ResNet，全称残差网络，是由微软研究院于2015年提出的一种深度神经网络架构。其创新之处在于引入了残差块（Residual Block），解决了深度网络训练过程中的梯度消失和退化问题。在传统的深度CNN中，随着网络层次加深，训练难度增大，导致模型性能下降。而ResNet通过添加捷径连接（Shortcut Connection），使得每一层的输入可以直接传递到输出，简化了网络学习的目标，使得网络可以轻易地学习到输入与输出之间的残差，从而有效地训练出更深的模型。例如，ResNet18包含18层，由一个初始卷积层、8个残差模块和一个全连接层组成，用于特征提取和分类。 其次，Vision Transformer（ViT）是由谷歌提出的，它将Transformer架构直接应用于图像分类任务。Transformer最初在自然语言处理（NLP）中取得巨大成功，其核心是自注意力机制（Self-Attention），能捕捉全局上下文信息。然而，不同于NLP任务，图像分类任务不需要序列化的处理。因此，ViT将图像切割成固定大小的patches，将这些patches视为一个个独立的序列元素，再经过位置编码，输入到Transformer的编码器中。这样的设计使得ViT可以并行处理图像的各个部分，提高了计算效率，同时也能够捕获图像的全局信息。 最后，为了融合CNN和Transformer的优势，一些混合模型应运而生。这些模型通常会将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局注意力机制结合起来。例如，可以将CNN的卷积层作为预处理步骤，提取图像的局部特征，然后再将这些特征输入到Transformer中进行全局信息整合。或者反过来，将Transformer的自注意力层与CNN的卷积层交替堆叠，以实现更好的特征学习。 实验中，你需要使用CIFAR10数据集进行训练和测试，这是一个包含10类的彩色图像数据集，常用于评估小型视觉模型的性能。你可以根据计算资源选择适当模型的复杂程度，如减少ResNet或ViT的层数和通道数。通过对比不同模型的性能，可以深入理解CNN和Transformer在图像识别任务中的优缺点，以及它们如何相互补充。 这个实验旨在让你掌握深度学习在图像识别领域的应用，特别是ResNet和ViT这两种不同架构的工作原理和实际效果，同时了解如何将它们融合以提升模型性能。通过实验，你将深化对深度学习模型的理解，并增强实际操作经验。