清华青年AI自强作业hw6：基于ResNet实现IMAGENET分类任务

news2025/11/4 3:49:30

清华青年AI自强作业hw6：基于ResNet实现IMAGENET分类任务

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简述

hw6作业为基于ResNet模型，并利用VGG标准模块和GoogleNet中的inception模块对IMAGENET数据集进行20类分类。模型输入图像尺寸为299*299，输出为softmax后的20分类。

观察参考代码发现需要使用IMAGENET处理好后的数据ILSVRC2012_20_tfrecord，由于缺乏实验数据，本次作业不进行实战，只对TF1.x版本的参考代码进行思路梳理学习。

  • 相应实现源码见代码仓：https://github.com/ioMayday/Tsinghua_Youth_AI/tree/master/homework
  • 相关keras使用指导：https://keras.io/zh/getting-started/sequential-model-guide/

作业实现

  • project文件架构
    • test：测试一张图是否正确
      • read_data(获取数据及数据增强等预处理)
      • EX6_NET（核心模型定义）
        • utils(参数设置模块)
    • finetune：预训练模型调优
      • read_data
      • EX6_NET
    • 说明
      • 仅分20类
      • 训练集样本：26000
      • 验证集样本：1000

从代码中，可以判断模型应该是基于ResNet，其中EX6_NET.py是核心网络搭建文件。

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ResNet网络模型结构

代码中模型结构为：

  • 299 x 299 x 3, 卷积层，3x3
  • 149 x 149 x 32
  • 147 x 147 x 32
  • 147 x 147 x 64 # 加最大池化3x3，有分支，resnet直连
  • 73 x 73 x 160 # 加最大池化3x3，有分支，resnet直连
  • 71 x 71 x 192 # 加最大池化3x3，有分支，resnet直连
  • 35 x 35 x 384 # 两个inception模块
  • 35 x 35 x 384 # Reduction block卷积加下采样
  • 17 x 17 x 384 # 普通卷积3x3
  • 8 x 8 x 300 # 普通卷积3x3

该模型中，用到VGG里的标准模块+堆叠（3x3、1x1、1xn、nx1），GoogleNet里的inception，ResNet中的（Branch_0/Branch_1部分）分支直连特性。

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GoogleNet中Inception模块

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VGG16中标准卷积模块堆叠加深

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ResNet短接直连特性

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