resnet-18基本模型的概念
基于注意力机制ResNet_轻量网络的面部表情识别
第 38 卷第 11 期2023 年 11 月Vol.38 No.11Nov. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于注意力机制ResNet轻量网络的面部表情识别赵晓，杨晨*，王若男，李玥辰（陕西科技大学电子信息与人工智能学院，陕西西安710021）摘要：针对ResNet18网络模型在面部表情识别时存在网络模型大、准确率低等问题，提出了一种基于注意力机制ResNet 轻量网络模型（Multi-Scale CBAM Lightweight ResNet，MCLResNet），能够以较少的参数量、较高的准确率实现面部表情的识别。
首先，采用ResNet18作为主干网络提取特征，引入分组卷积减少ResNet18的参数量；利用倒残差结构增加网络深度，优化了图像特征提取效果。
其次，将CBAM（Convolutional Block Attention Module）通道注意力模块中的共享全连接层替换为1×3的卷积模块，有效减少了通道信息的丢失；在CBAM空间注意力模块中添加多尺度卷积模块获得了不同尺度的空间特征信息。
最后，将多尺度空间特征融合的CBAM模块（Multi-Scale CBAM，MSCBAM）添加到轻量的ResNet模型中，有效增加了网络模型的特征表达能力，另外在引入MSCBAM的网络模型输出层增加一层全连接层，以此增加模型在输出时的非线性表示。
该模型在FER2013和CK+数据集上的实验结果表明，本文提出的模型参数量相比ResNet18下降82.58%，并且有较好的识别准确率。
关键词：ResNet轻量网络；多尺度空间特征融合；面部表情识别；注意力机制中图分类号：TP391 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2023-0046Facial expression recognition based on attention mechanismResNet lightweight networkZHAO Xiao，YANG Chen*，WANG Ruo-nan，LI Yue-chen（School of Electronic Information and Artificial Intelligence， Shaanxi University of Science &Technology ， Xi'an 710021， China）Abstract： Aiming at the problems of large network model and low accuracy of ResNet18 network model in facial expression recognition， a Lightweight ResNet based on multi-scale CBAM （Convolutional Block Attention Module）attention mechanism （MCLResNet）is proposed，which can realize facial expression recognition with less parameters and higher accuracy. Firstly， ResNet18 is used as the backbone network to extract features， and group convolution is introduced to reduce the parameters quantity of ResNet18. The inverted residual structure is used to increase the network depth and optimized the effect of image feature extraction.Secondly，the shared fully connected layer in the channel attention module of CBAM is replaced with a 1×3 convolution module，which effectively reduces the loss of channel information.The multi-scale convolution module is added to the CBAM spatial attention module to obtain spatial feature 文章编号：1007-2780（2023）11-1503-08收稿日期：2023-02-08；修订日期：2023-03-18.基金项目：国家自然科学基金（No.61971272，No.61601271）；陕西科技大学博士启动经费（No.2019BJ-27）Supported by National Natural Science Foundation of China （No.61971272，No.61601271）；DoctoralStart-up Fund of Shaanxi University of Science and Technology （No.2019BJ-27）*通信联系人，E-mail：2427135900@第 38 卷液晶与显示information at different scales. Finally， multi-scale CBAM module （MSCBAM） is added to the lightweight ResNet model， which effectively increases the feature expression ability of the network model. In addition，a fully connected layer is added to the output layer of the network model introduced into MSCBAM， so as to increase the nonlinear representation of the model at the output. The experimental results of the model on FER2013dataset and CK+ dataset show that the parameters quantity of the model proposed in this paper is reduced by 82.58% compared with ResNet18，and the recognition accuracy is better.Key words： lightweight resnet network；multi-scale spatial feature fusion；facial expression recognition；attention mechanism1 引言面部表情是人类交流和传达情感的普遍信号之一，能够直观表达人类对外界事物的情绪反馈。
python resnet18构建数据集训练
一、介绍Python是一种高级编程语言，常用于构建各种类型的应用程序和工具。
ResNet18是一种深度学习模型，常用于图像识别和分类任务。
本文将介绍如何使用Python和ResNet18模型构建数据集并进行训练。
二、准备工作1. 安装Python环境：首先需要在计算机上安装Python环境，推荐使用Anaconda发行版，其中包含了许多用于数据科学和机器学习的工具和库。
2. 安装PyTorch：PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以通过Anaconda的命令行安装PyTorch。
3. 准备数据集：准备一个包含有标记的图像数据集，用于训练和测试模型。
三、构建数据集1. 导入必要的库：使用Python的import语句导入所需的库，包括PyTorch和相应的数据处理库。
2. 定义数据转换：使用PyTorch提供的数据转换函数对图像数据进行预处理，包括缩放、裁剪、旋转等操作。
3. 加载数据集：使用PyTorch的Dataset和DataLoader类加载图像数据集，可以指定批处理大小、数据加载方式等参数。
四、构建模型1. 导入ResNet18模型：使用PyTorch提供的预训练模型库导入ResNet18模型，可以在PyTorch冠方全球信息站上找到相应的教程和文档。
2. 修改最后一层：由于ResNet18模型的最后一层是全连接层，输出与任务相关的类别数量，因此需要修改最后一层以适应自定义的数据集。
五、模型训练1. 定义损失函数：选择合适的损失函数，常用的包括交叉熵损失和均方误差损失。
2. 定义优化器：选择合适的优化器，常用的包括SGD、Adam等。
3. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，可以指定训练轮数、学习率、优化器参数等。
六、模型评估1. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型在测试集上的准确率、精度、召回率等评价指标。
2. 可视化结果：使用Matplotlib等数据可视化库对模型在测试集上的表现进行可视化，可以绘制混淆矩阵、ROC曲线等。
pytorch中的restnet18模型结构 -回复
pytorch中的restnet18模型结构-回复PyTorch中的ResNet-18模型结构深度学习已经成为机器学习领域中的一个重要分支，被广泛应用于各种领域。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种非常受欢迎的架构，在计算机视觉任务中特别有效。
而ResNet（残差网络）则是一种非常流行的CNN架构之一，被广泛用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。
本文将介绍PyTorch中ResNet-18模型的详细结构。
ResNet的核心思想是通过构建残差块，使得网络可以更容易地学习到映射函数。
残差块中的跳跃连接（或称为短路连接）可以避免梯度消失问题，从而更容易地训练深层模型。
ResNet-18是ResNet架构中较小的一个版本，具有相对较少的层数，适用于中等规模的计算机视觉任务。
ResNet-18模型的总体结构如下：-Layer (type) Output Shape Param #=========================================== =====================Conv2d-1 [-1, 64, 112, 112] 9,408 BatchNorm2d-2 [-1, 64, 112, 112] 128 ReLU-3 [-1, 64, 112, 112] 0 MaxPool2d-4 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-5 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-6 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-7 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-8 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-9 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-10 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-11 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-12 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-13 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-14 [-1, 64, 56, 56] 0Conv2d-15 [-1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2d-16 [-1, 64, 56, 56] 128 ReLU-17 [-1, 64, 56, 56] 0 BasicBlock-18 [-1, 64, 56, 56] 0 Conv2d-19 [-1, 128, 28, 28] 73,728 BatchNorm2d-20 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-21 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-22 [-1, 128, 28, 28] 147,456Conv2d-24 [-1, 128, 28, 28] 8,192 BatchNorm2d-25 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-26 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-27 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-28 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-29 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-30 [-1, 128, 28, 28] 0Conv2d-31 [-1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2d-32 [-1, 128, 28, 28] 256 ReLU-33 [-1, 128, 28, 28] 0 BasicBlock-34 [-1, 128, 28, 28] 0 Conv2d-35 [-1, 256, 14, 14] 294,912 BatchNorm2d-36 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-37 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-38 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-39 [-1, 256, 14, 14] 512 Conv2d-40 [-1, 256, 14, 14] 32,768 BatchNorm2d-41 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-42 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-43 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-44 [-1, 256, 14, 14] 589,824ReLU-46 [-1, 256, 14, 14] 0Conv2d-47 [-1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2d-48 [-1, 256, 14, 14] 512 ReLU-49 [-1, 256, 14, 14] 0 BasicBlock-50 [-1, 256, 14, 14] 0 Conv2d-51 [-1, 512, 7, 7] 1,179,648 BatchNorm2d-52 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-53 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-54 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-55 [-1, 512, 7, 7] 1,024 Conv2d-56 [-1, 512, 7, 7] 131,072 BatchNorm2d-57 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-58 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-59 [-1, 512, 7, 7] 0 Conv2d-60 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-61 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-62 [-1, 512, 7, 7] 0Conv2d-63 [-1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2d-64 [-1, 512, 7, 7] 1,024 ReLU-65 [-1, 512, 7, 7] 0 BasicBlock-66 [-1, 512, 7, 7] 0Linear-67 [-1, 1000] 5,512,000=========================================== =====================Total params: 11,689,512Trainable params: 11,689,512Non-trainable params: 0-在上面的模型示例中，可以看到ResNet-18模型包含多个残差块（BasicBlock）。
resnet模型原理
resnet模型原理ResNet模型原理引言：ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络模型，由何凯明等人在2015年提出。
它在ImageNet图像分类任务中取得了优异的成绩，并且在深度学习领域引起了广泛关注。
本文将介绍ResNet模型的原理，并探讨它为什么能够有效解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
一、深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐减小，导致梯度消失问题。
这使得深度网络的训练变得困难，因为较小的梯度无法有效地更新网络参数。
另一方面，梯度也可能变得非常大，导致梯度爆炸问题。
这种情况下，网络参数的更新可能会非常不稳定，导致训练过程无法收敛。
二、残差学习和ResNet模型的思想ResNet模型通过引入残差学习的概念，有效地解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。
残差学习的思想是，网络的输入和输出之间的差异可以通过添加一个残差块来学习。
残差块是由一个跳跃连接和两个卷积层组成，其中跳跃连接直接将输入连接到输出，绕过了卷积层的计算。
三、ResNet模型的网络结构ResNet模型采用了深度残差网络的结构，其中包含多个残差块。
每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。
在训练过程中，网络通过反向传播来更新参数，使得残差块的输入和输出之间的差异最小化。
这样，网络可以通过学习残差来逐渐逼近真实的函数。
四、ResNet模型的优势相比传统的深度神经网络模型，ResNet模型具有以下优势：1. 解决梯度消失和梯度爆炸问题：通过引入残差学习的概念，ResNet模型能够有效地解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络的训练更加稳定和有效。
2. 提高网络的收敛速度：由于残差块中的跳跃连接，信息可以更快地传递到后续层，从而加快网络的收敛速度。
3. 减少参数量：相比传统的深度网络模型，ResNet模型通过跳跃连接可以减少网络中的参数量，减少了模型的复杂度，降低了过拟合的风险。
ResNet18的结构解读
博客园 用户登录 代码改变世界 密码登录 短信登录 忘记登录用户名 忘记密码 记住我 登录 第三方登录/注册 没有账户, 立即注册
ResNet18的 结 构 解 读
现在很多网络结构都是一个命名+数字，比如（ResNet18），数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？其实这里 的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。下面先贴出ResNet论文中给出的结构列表。
resnet精读
resnet精读随着机器学习和深度学习的迅速发展，人工智能领域也涌现出众多的卓越算法和模型。
其中，ResNet（残差网络）作为一个划时代的网络结构，在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得了巨大的成功。
本文将对ResNet模型进行精读，详细介绍其背后的原理和关键特点。
一、引言ResNet（残差网络）是由何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络模型，在当时引起了广泛的关注和讨论。
相较于传统的深度卷积神经网络，ResNet通过引入残差块的概念，解决了网络退化的问题，使得网络的深度更灵活、训练更加容易收敛。
其在ILSVRC 2015图像分类任务中取得了第一名的成绩，引起了学术界和工业界对深度残差网络的重视。
二、ResNet的结构ResNet的核心思想是引入了残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，从而使网络更容易学习到残差部分。
具体来说，ResNet由多个残差块组成，每个残差块中包含了多个卷积层和批归一化层。
而每个残差块中的输出结果会与输入结果进行相加，从而得到最终的输出。
三、残差块的设计残差块是ResNet中的核心组成单元，其中又分为普通残差块和瓶颈残差块两种类型。
普通残差块主要由两个3x3大小的卷积层组成，每个卷积层后面都会接一个批归一化层和激活函数。
而瓶颈残差块则由一个1x1大小的卷积层、一个3x3大小的卷积层和一个1x1大小的卷积层构成。
瓶颈残差块主要的作用是减少了计算量，提高了网络的效率和精度。
四、深度残差网络的训练深度残差网络的训练主要使用了常规的梯度下降和反向传播算法。
与传统的训练方式相比，ResNet在训练过程中加入了快捷路径，使得信息可以更加容易地流经整个网络。
此外，ResNet还采用了批归一化和残差学习等技巧来进一步优化网络的训练和收敛性能。
五、ResNet的应用ResNet在图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中取得了巨大成功。
融合改进CBAM机制和ResNet网络的肺炎CT图像分类研究
融合改进CBAM机制和ResNet网络的肺炎CT图像分类研究罗声平【期刊名称】《信息技术与信息化》【年(卷),期】2024()4【摘要】为快速准确地对正常肺部、普通肺炎、新冠病毒肺炎CT图像进行识别分类,提出了一种融合改进的卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)机制和ResNet18网络的新模型。
对CBAM中的多层感知机(multilayer perceptron,MLP)进行升维改进,放大肺部CT图像关键特征;以ResNet18作为基础模型,将改进的CBAM机制融入ResNet模块中,以加强对关键细节特征的提取,并将AlphaDropout和SeLU激活函数融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果。
通过混淆矩阵计算得出模型的准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到了99.33%、99.34%、99.33%和0.9845,相比改进前的ResNet18模型分别提高了4.23%、4.88%、4.20%、0.042,且均高于GoogLeNet、ResNet50和Xception对照模型。
研究结果表明,改进的CBAM-ResNet18模型对肺部CT图像具有良好的识别结果。
【总页数】4页(P50-53)【作者】罗声平【作者单位】南昌师范学院物理与电子信息学院【正文语种】中文【中图分类】G63【相关文献】1.基于DenseNet和ResNet融合的发动机孔探图像分类研究2.基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18模型识别苹果多种叶部病害3.基于CBAM-ResNet网络的视线估计方法4.基于CBAM-ResNet和多域特征融合的配电网故障选线方法5.基于联邦学习与改进CBAM-ResNet18的脑肿瘤分类因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
声呐图像自动目标识别技术研究
54声呐图像自动目标识别技术研究声呐图像自动目标识别技术研究Research on Automat i c Target Recog n i t i on Tech no logy of Sonar Images楼冠廷(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要:提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术，能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别，较大减少了人工成本，也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。
该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络，并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术的基础模型，并在真实声呐图像数据集上进行了实验验证。
针对因为声呐数据集的不丰富而造成的模型目标定位失准的问题，该方法进一步通过迁移预训练参数，优化基础模型提取特征的能力，从而使得该方法在实际定位和识别声呐图像目标时的准确率和鲁棒性有了明显提升。
关键词：自动目标识别；神经网络可视化；声呐图像Abstract:An automat i c target recogn i t i o n technology based on neural network v i s ual i z at i o n for sonar image is proposedi n th is paper.It can real i z e the local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target only depend i n g on the sample categorylabels,wh i c h greatly reduces the labor cost.It also makes the method easy to general ize to d i f ferent datasets of sonarm-ages.F i rstly,Grad-CAM technology is used to v i s ually interpret the neural network,wh i c h is used as the bas i c method to v i s ual i z e the target locat ion in the input image.Then,comb i n ed w i t h ResNet-18backbone,the bas i c model of sonarmage automat i c target recogn i t i o n technology is real i z ed,and the exper i m ental ver i f i c at i on is carr i e d out on real sonarmage dataset.A i m i n g at the problem of model target locat i on inaccuracy caused by the lack of sonar datasets,th i s method further opt i-m i z es the feature extract i o n ab il i t y of the bas i c model by transferr i n g the pre-tra i n i n g parameters.Thus,the accuracy and robustness of th i s methodn the actual local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target have been greatly improved.Keywords:automat i c target recogn i t ion(ATR),neural network v i s ual i z at ion,sonar image自主式水下航行器(Autonomous Underwater Veh i cle, AUV)通常承担搜索、寻检和探测等任务,这依赖于自动目标识别(Automat i c Target Recogn i t i on,ATR)技术。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
resnet-18基本模型的概念
ResNet-18 是一种深度残差网络（Residual Network），被广泛用于计算机视觉任务中的图像分类问题。
它是由微软研究院的研究员提出的，并在 ImageNet 数据集上取得了很好的性能。
ResNet-18 的基本模型概念如下：
1. 深度残差网络：传统的深度卷积神经网络在网络加深时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致网络难以训练。
为了解决这个问题，ResNet 引入了残差学习的概念。
残差模块通过添加跳跃连接（shortcut connection）的方式，将输入直接加到输出上，保持了网络层的恒等映射。
这种设计使得网络能够更容易地学习到残差，从而提高了网络的训练效果和深度。
2. 基础模块：ResNet-18 由多个基础模块组成，每个基础模块包含两个卷积层。
输入通过一个卷积层经过卷积操作后，再经过另一个卷积层得到输出。
为了保持维度一致，卷积层的卷积核尺寸为3x3，padding 设置为1。
两个卷积层之间包含一个Batch Normalization 层和一个 ReLU 激活函数。
这个基础模块的设计使得特征图的大小和深度都保持不变。
3. 池化层：在基础模块之间，ResNet-18 使用池化层进行空间尺寸的降采样。
在 ResNet-18 中，池化层采用的是最大池化操作，池化核大小为2x2，步幅为2。
通过池化操作，能够减小特征图的尺寸，从而加速计算，并提高空间不变性。
4. 全局平均池化层：最后一个基础模块之后，ResNet-18 使用
一个全局平均池化层对特征图进行降维。
全局平均池化层将特征图的每个通道的所有元素求平均值，得到每个通道的一个数值。
通过这个操作，可以将特征图的空间信息转化为全局的特征向量，从而减少参数数量和计算量。
5. 全连接层和分类器：在全局平均池化层之后，ResNet-18 使
用一个全连接层将特征向量映射为分类个数相同的向量。
然后，通过softmax 激活函数将这个向量转化为类别概率分布，用于
分类任务的预测。
ResNet-18 基本模型的设计主要关注于增加网络的深度、提高
网络的训练效果以及减少参数数量。
通过引入残差学习和跳跃连接，ResNet-18 能够更容易地训练深层的卷积神经网络。
此外，ResNet-18 通过池化层和全局平均池化层进行降采样和降维，从而进一步提高了计算效率和分类的准确性。
（以上内容仅供参考，如若需要，可查询相关研究论文或教材了解更详细的解释和原理）。