图像分类与ResNet：从基本概念到PaddlePaddle实现

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@小白创作中心

图像分类与ResNet：从基本概念到PaddlePaddle实现

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CSDN

https://blog.csdn.net/m0_67184231/article/details/140252947

图像分类是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于安防、交通、互联网等多个领域。本文将介绍图像分类的基本概念，并重点讲解ResNet的设计思想及其在PaddlePaddle框架中的实现。

图像分类基本概念

图像分类是利用计算机对图像进行定量分析，将图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种。经典的ImageNet数据集包含2万多类图片，是图像分类任务的重要数据来源。

图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：

安防领域的人脸识别和智能视频分析
交通领域的交通场景识别
互联网领域基于内容的图像检索、相册自动归类、商品识别
医学领域的图像识别等

ResNet设计思想

ResNet（残差网络）是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。

随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。但是，实践表明，增加网络的层数之后，训练误差往往不降反升。为了解决这个问题，Kaiming He等人提出了残差网络ResNet。

残差单元

残差单元（Residual block）是ResNet的基本构建模块。其核心思想是通过跨层连接，让数据或梯度能够更快地传播。这种设计类似于电视节目《王牌对王牌》中的“传声筒”游戏，如果每个嘉宾都能看到原始的影视片段，那么传声筒的效果会更好。

残差块的具体设计方案如图3所示，这种设计方案也常称作瓶颈结构（BottleNeck）。1x1的卷积核可以非常方便地调整中间层的通道数，在进入3x3的卷积层之前减少通道数（256->64），经过该卷积层后再恢复通道数(64->256)，可以显著减少网络的参数量。

整体结构

残差网络就是将很多个残差单元串联起来构成的一个非常深的网络。下图表示出了ResNet-50的结构，一共包含49层卷积和1层全连接，所以被称为ResNet-50。

PaddlePaddle实现

在PaddlePaddle框架中，可以使用高层API快速构建ResNet模型。例如，仅需14行代码即可实现ResNet在Cifar10数据集上的训练。

from paddle.vision.models import resnet50
from paddle.vision.datasets import Cifar10
from paddle.optimizer import Momentum
from paddle.regularizer import L2Decay
from paddle.nn import CrossEntropyLoss
from paddle.metric import Accuracy
from paddle.vision.transforms import Transpose

# 调用resnet50模型
model = paddle.Model(resnet50(pretrained=False, num_classes=10))

# 使用Cifar10数据集
train_dataset = Cifar10(mode='train', transform=Transpose())
val_dataset = Cifar10(mode='test', transform=Transpose())

# 定义优化器
optimizer = Momentum(learning_rate=0.01,
                     momentum=0.9,
                     weight_decay=L2Decay(1e-4),
                     parameters=model.parameters())

# 进行训练前准备
model.prepare(optimizer, CrossEntropyLoss(), Accuracy(topk=(1, 5)))

# 启动训练
model.fit(train_dataset,
          val_dataset,
          epochs=50,
          batch_size=64,
          save_dir="./output",
          num_workers=8)