resnet50预训练模型？resnet50预训练模型下载！？
增云 2025年7月17日 19:15:07 服务器教程 4
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VOC2012实战---模型搭建
1、VOC2012实战中的模型搭建主要步骤和要点如下：模型选择：使用Deeplabv3+模型，该模型在PASCAL VOC2012等数据集上表现优异。主干网络选择ResNet50或ResNet101，因为它们的预训练权重易于获取且性能优越。模型结构：输入：图像输入模型。特征提取：通过ResNet50或ResNet101的DCNN提取特征，产出分辨率为1/16和1/4的特征图。
2、VOC2012，图像分割经典数据集，对于初学者意义重大。数据集包含17125张图片，20类，主要用于训练和测试图像分割模型。训练集有1464张图片，标注3507个物体，验证集1449张，标注3422个物体。然而，仅凭1464张数据集难以在验证集上获得高精度结果，容易导致过拟合。
3、VOC2012数据集是图像分割领域的重要资源，通过结合SBD增强数据集，可以显著提高模型训练效果。在数据准备阶段，需要注意标注格式的转换、类别编码的处理以及数据去重等操作，以确保后续模型训练和评估的顺利进行。
【Pytorch】torchvision.models详细教程
模型加载方式 torchvision.models模块中的模型可以通过调用相应的函数进行加载，例如torchvision.models.alexnet、torchvision.models.resnet18等。每个模型加载函数都有一个pretrained参数，用于指定是否加载在ImageNet上预训练的权重。
数据的加载 Dataset：PyTorch通过torch.utils.data.Dataset类提供了数据集的抽象。自定义Dataset类时，需要实现__getitem__和__len__两个方法。__getitem__用于根据索引获取数据样本，__len__返回数据集的总长度。这样可以实现数据的灵活管理与高效访问。
**使用pip进行安装 对于使用pip安装，首先确保已安装最新版本的pip，若需安装特定版本的Pytorch，命令格式如下：pip install torch==0 torchvision==0.10 -f https：//download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。请将其中的版本号替换为所需版本。
resnet50训练部署教程
接着，将onnx模型转换为rknn模型，这一步骤使用rknn_convert.py脚本，需要准备量化数据集，按照特定流程生成量化图片列表。在转换完成后，生成的rknn模型可以在EASY EAI Nano设备上运行。模型部署到EASY EAI Nano后，通过预编译模型可以加速启动速度。预编译需要在设备端执行，确保稳定连接。
使用ONNX模型进行部署的示例流程如下：选择并获取ONNX模型：选择一个预训练的ONNX模型，如ResNet50.onnx，这是一个广泛使用的视觉基础模型。从ONNX模型库或其他可靠来源下载所需的模型文件。确定批量大小：根据推理需求选择合适的批量大小。例如，批量大小为64通常是一个合理的选择，但也可以支持动态大小。
宿主服务器部署运行推理程序：再次登录服务器，以develop模式运行“resnet50_imagenet_classification”，可以正常运行。Docker容器运行推理程序与部署开发环境：推荐使用Docker部署推理程序，遵循用户指南操作。
底层API调用：如需了解底层API调用的详细信息，可参考项目中的./src/simple_tensorrt_impl.cpp文件，注释详尽，方便学习。示例代码：项目链接中的examples目录包含resnet50、yolov8n及异步推理示例，注释清晰，可供学习参考。未来还将增加int8推理、LLM和生成类模型的部署示例。
执行命令将resnet50转换为fp16格式并保存，然后查看转换后的吞吐量。 执行命令将resnet50转换为int8格式并保存，这是量化的一种常见形式，可以进一步减少模型大小和推理时间。再次查看转换后的吞吐量，通常会看到性能提升。
