经典卷积模型回顾13—ResNetXt实现图像分类(matlab)
ResNetXt是ResNet的变种,在ResNet基础上引入了"split-transform-merge"的思想,旨在进一步提升模型的性能和准确率。ResNetXt模型的核心思想是通过对输入进行分组,然后对每个分组进行不同的变换,最后再将变换后的结果合并。这样可以增加模型的多样性,使得网络可以更好地学习不同的特征。
ResNetXt的网络结构和ResNet类似,都采用残差连接,但是在每个残差块中,ResNetXt使用了多个分支(即cardinality)的方式,让网络在不同的分支上学习到不同的特征。同时,ResNetXt还采用了一种新的结构,即"split-transform-merge",在进行卷积操作时,将输入划分为多个小的子集,分别进行卷积操作,然后将结果合并。这样可以提高模型的非线性程度,从而进一步提升网络的性能。
总的来说,ResNetXt是一种非常强大的卷积神经网络,是一种深度卷积神经网络模型,它可以用于图像分类、物体检测、语义分割等任务。
在MATLAB中,可以使用Deep Learning Toolbox来实现ResNetXt模型的训练和分类。
步骤1: 准备数据集
首先,准备一个图像数据集,例如 CIFAR-10,包含 10 个类别,每个类别有 5,000 张 32x32 像素的彩色图像。
步骤2: 定义网络结构
ResNeXt 是 ResNet 的改进版本,同样是一个深度卷积神经网络。可以在 Matlab 中使用 Deep Learning Toolbox 构建网络结构。
这里我们定义一个 50 层的 ResNeXt-50 网络结构,代码如下:
```
layers = [
imageInputLayer([32 32 3])
convolution2dLayer(3,64,'Padding','same','BiasLearnRateFactor',0,'Name','conv1')
batchNormalizationLayer('Name','bn_conv1')
reluLayer('Name','relu_conv1')
convolutionalUnit('conv2',128,4,1)
convolutionalUnit('conv3',256,4,2)
convolutionalUnit('conv4',512,4,2)
averagePooling2dLayer(8,'Name','global_pooling')
fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classoutput')
];
function layers = convolutionalUnit(name, numFilters, cardinality, stride)
layers = [
addLayers([
convolution2dLayer(1,numFilters*cardinality,'Stride',stride,'BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x1_conv']),
batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x1']),
reluLayer('Name',[name,'_x1_relu'])
])
groupedConvolution2dLayer(3,numFilters,cardinality,'Padding','same','BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x2_conv'])
batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x2'])
reluLayer('Name',[name,'_x2_relu'])
addLayers([
convolution2dLayer(1,numFilters*4,'BiasLearnRateFactor',0,'Name',[name,'_x3_conv']),
batchNormalizationLayer('Name',[name,'_bn_x3'])
])
additionLayer(2,'Name',[name,'_add'])
reluLayer('Name',[name,'_relu'])
];
end
```
步骤3: 训练网络
使用 Deep Learning Toolbox 中的 trainNetwork 函数进行网络训练。
```
net = trainNetwork(imds,layers,opts);
```
其中,imds 是存放图像数据的 ImageDatastore 对象,opts 是由 trainingOptions 函数创建的训练选项。
步骤4: 评估模型
使用 Deep Learning Toolbox 中的 classify 函数对新图像进行分类,并使用 evaluate 函数评估模型的准确性。
```
YPred = classify(net,imdsTest);
accuracy = sum(YPred == imdsTest.Labels)/numel(imdsTest.Labels)
```
根据输出结果来评估模型的表现。
以上就是一个基于 Matlab 的 ResNeXt 实现图像分类示例。
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