残差网络：在计算机视觉领域的新革命

人工智能

2022-11-16 08:21:16

残差网络：引领计算机视觉的深度学习革命

在计算机视觉领域，深度学习取得了巨大的进步，卷积神经网络（CNN）更是表现突出。残差网络（ResNets） 作为 CNN 的一种，以其先进的架构设计和卓越的性能，在图像识别、物体检测和分割等任务中取得了突破性的成就。

ResNets 的理论基础

ResNets 的核心思想源自残差学习 原理。该原理认为，网络应该直接将输入连接到输出，跳过一些层，以便学习更有效的特征。这种绕过连接可以缓解深度网络中常见的退化问题，并提高网络的准确性。

ResNets 的优势

与传统的前馈神经网络相比，ResNets 具有以下优势：

更深的网络结构： ResNets 可以构建更深的网络结构，从而学习更复杂的特征表示。
缓解退化问题： ResNets 的绕过连接可以缓解深度网络中常见的退化问题，提高网络的准确性。
并行计算效率： ResNets 的结构可以帮助网络更好地利用 GPU 进行并行计算，从而提高训练速度。

ResNets 的应用

在计算机视觉领域，ResNets 已被广泛应用于各种任务中：

图像分类： ResNet-152 模型在 ImageNet 数据集上实现了 94.5% 的准确率，成为当时最先进的图像分类模型。
目标检测： ResNets 在 COCO 数据集上的目标检测精度达到最先进水平。
实例分割： ResNets 已成为实例分割任务中的主流模型之一。

构建 ResNet 模型

构建 ResNet 模型需要以下步骤：

import tensorflow as tf

# 定义残差块
class ResidualBlock(tf.keras.Model):
    def __init__(self, filters, strides=1, use_projection=False):
        super(ResidualBlock, self).__init__()

        self.filters = filters
        self.strides = strides
        self.use_projection = use_projection

        # 主分支
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 3, strides=strides, padding="same", use_bias=False)
        self.bn1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 3, strides=1, padding="same", use_bias=False)
        self.bn2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()

        # 投影分支
        if use_projection:
            self.projection = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=strides, padding="same", use_bias=False)
            self.bn_projection = tf.keras.layers.BatchNormalization()

    def call(self, inputs):
        shortcut = inputs

        # 主分支
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.bn1(x)
        x = tf.nn.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)

        # 投影分支
        if self.use_projection:
            shortcut = self.projection(shortcut)
            shortcut = self.bn_projection(shortcut)

        # 合并分支
        output = tf.nn.relu(x + shortcut)

        return output

# 定义 ResNet 模型
class ResNet(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_layers, filters, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()

        # 输入层
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 7, strides=2, padding="same", use_bias=False)
        self.bn1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
        self.max_pool = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding="same")

        # 残差块组
        self.blocks = tf.keras.Sequential()
        for i in range(num_layers):
            block = ResidualBlock(filters, strides=1 if i == 0 else 2, use_projection=True if i == 0 else False)
            self.blocks.add(block)

        # 全连接层
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(num_classes)

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.bn1(x)
        x = tf.nn.relu(x)
        x = self.max_pool(x)
        x = self.blocks(x)
        x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
        x = self.fc(x)

        return x