前言:

偶然看到一个垃圾分类的文章,感觉很有趣,利用作者开源的数据集训练一个用于垃圾分类的ResNet50网络,回顾一下网络结构熟悉迁移学习的思想。

原始文章:How to build an image classifier for waste sorting link

有一点区别:原文用的是ResNet34,博主这里用的是ResNet50,基础结构不同。

ResNet50的结构:
ResNet50是由大量的bottleNeck block组成的,然后根据shortcut分支也叫skip-connect分支上有无卷积操作分为identityBlock,convBlock,当然你也可以叫别的名字只要清楚他们的区别就行。
ResNet50的四个block分布情况:
(1)3 一个convBlock + 两个identityBlock (convBlock的strides=1)
(2)4 一个convBlock + 三个identityBlock (convBlock的strides=2)
(3)6 一个convBlock + 五个identityBlock (convBlock的strides=2)
(4)3 一个convBlock + 两个个identityBlock (convBlock的strides=2)

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