源码来自[https://blog.csdn.net/qq_34467412/article/details/90738232]，作者也是对论文作者ResNet框架的复现，而我是在chatGPT帮助下把博主TensorFlow的代码改成了pytorch代码。 由于硬件限制，并没有使用完整的数据集，仅对前10种调制模型进行识别，全信噪比情况下测试集识别率可达72%；仅考虑0：30dB情况下测试集识别率可达94%。训练过程测试集上的混淆矩阵不同信噪比下的识别率信噪比为0db时候的混淆矩阵网络部分classResidualStack(nn.Module):def__init__
1.需要有GPU（推荐8G以上），已设置好CUDA：基于win10深度学习环境配置（conda，python，cuda11.7，torch1.13.0）_dr_yingli的博客-CSDN博客2.文件格式为常见的niiimg_list格式如下E:\...\3.nrrdE:\...\3.nrrd0E:\...\4.nrrdE:\...\4.nrrd1训练代码importtorchfromtorchimportnnimportosimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnibabelfromscipyimportndimagefr
关于ResNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision本篇是简化版本 一、BasicBlock模块BasicBlock结构图如图所示： BasicBlock是基础版本，主要用来构建ResNet18和ResNet34网络，里面只包含两个卷积层，使用了两个3*3的卷积，通道数都是64，卷积后接着BN和ReLU。右边的曲线就是
Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包括以下几种：（我们以ResNet50模型作为此次演示的例子）AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInceptionv3GoogLeNetShuffleNetv2MobileNetv2ResNeXtWideResNetMNASNet首先加载ResNet50模型，如果如果需要加载模型本身的参数，需要使用pretrained=True，代码如下importtorchvisionfromtorchvisionimportmodelsresnet50=models.resnet50(pretra
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
[pytorch]MedMNIST3D医学数据分类MedMNIST数据集OrganMNIST3D多分类任务加载库加载数据使用Resnet3D预训练网络train结果VesselMNIST3D二分类任务MedMNIST数据集医学数据集的资源往往是比较难找的，3d数据集公开的更少。而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图像都被预处理成28x28(2D)或28x28x28(3D)并带有相应的分类标签，因此用户不需要背景知识。MedMNISTv2涵盖生物医学图像中的主要数据模式，旨在对具有各种数据规模（从100到100,
img_list格式如下E:\...\3.nrrdE:\...\3.nrrd0E:\...\4.nrrdE:\...\4.nrrd1训练代码importtorchfromtorchimportnnimportosimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDatasetfromscipyimportndimagefromtorchimportoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttimeimportloggingimportnrrdimg_list='data/train.txt'#type=str,
斯坦福汽车分类这是一个使用斯坦福汽车数据集进行汽车分类的深度学习项目。我将使用迁移学习在ImageNet上预训练的深度网络，并对数据集进行微调，为了减少训练时间我把数据集。数据来源：https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html1.数据描述斯坦福汽车数据集包含195类汽车的16,185张图像。数据被分成8,144张训练图像和8,041张测试图像，每个类也被分成大约50-50。类通常处于品牌、型号和年份级别，例如。2012款特斯拉ModelS或2012款宝马M3轿跑车。平均而言，训练集中每个类别有41.5张图像，测试集中有40.5张图
前言：本文是作者初学cnn与resnet总结。本文尽量多的涉及相关知识，但许多并未详细介绍；读者可以提取关键词自行搜索，或查看参考连接。如果你是新手，强烈推荐参考中的视频课程和文章。此外，文章若有错误之处，希望评论留言。1 卷积神经网络基础1.1 传统神经网络与卷积神经网络常规神经网络，的输入是一个向量，然后在一系列的隐层中对它做变换。每个隐藏层都是由若干的神经元组成，每个神经元都与前一层中的所有神经元连接。如果输入为一个尺寸为256x256x3的一张RGB色彩模式图像，会让神经网络至少包含200x200x3=120000个权重值和相应的偏差值。并且对一般来说，网络中还有着多个隐藏层和神经元
网络中的亮点：1.超深的网络结构（超过1000层）2.提出residual(残差)模块3.使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）左边是将卷积层和池化层进行一个简单的堆叠所搭建的网络结构20层的训练错误率大概在1%~2%左右56层的训练错误率大概在7%~8%所以通过简单的卷积层和池化层的堆叠，并不是层数越深训练效果越好随着网络层数不断地加深，梯度消失和梯度爆炸这个现象会越来越明显：假设我们每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们的反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以一个小于1的系数，当我们网络越来越深的时候，结果就越趋近于0这样梯度就会越来越小假设误差梯
