ResNet18物体识别入门：小白3步上手，无需担心显存

引言：为什么选择ResNet18作为你的第一个AI模型？

当你刚开始学习AI时，可能会被各种复杂的模型和硬件要求吓到。特别是看到那些需要高端显卡才能运行的模型，很多新手朋友都会感到无从下手。今天我要介绍的ResNet18，可以说是AI入门的最佳选择之一。

ResNet18就像是你学习编程时的"Hello World"程序——它足够简单，但又包含了深度学习中最核心的概念。这个模型由微软研究院在2015年提出，是著名的残差网络(ResNet)家族中最轻量级的成员。它只有18层深度，参数数量约1100万，相比其他大型模型，它对显存的要求非常友好，甚至可以在普通的笔记本电脑上运行。

想象一下，ResNet18就像是一辆经济型轿车——它可能没有跑车那么快，但足够带你上路，而且油耗(显存占用)很低。通过它，你可以学习到图像分类的基本原理，建立起对深度学习的直观感受，而不用担心显存不足的问题。

1. 环境准备：零失败的起步方案

1.1 硬件要求

好消息是，ResNet18对硬件的要求非常亲民：

最低配置：4GB显存的NVIDIA显卡（如GTX 1050）
推荐配置：8GB显存的显卡（如RTX 2060）
CPU备用方案：如果没有显卡，也可以在CPU上运行，只是速度会慢一些

1.2 软件环境搭建

我们将使用PyTorch框架，这是目前最流行的深度学习框架之一，对新手非常友好。以下是安装步骤：

# 创建并激活Python虚拟环境（推荐） python -m venv resnet18_env source resnet18_env/bin/activate # Linux/Mac resnet18_env\Scripts\activate # Windows # 安装PyTorch（根据你的CUDA版本选择，如果没有CUDA，使用CPU版本） pip install torch torchvision torchaudio

如果你不确定自己的CUDA版本，可以运行以下命令检查：

nvidia-smi

2. 三步上手ResNet18物体识别

2.1 第一步：加载预训练模型

PyTorch已经为我们准备好了预训练的ResNet18模型，这意味着我们不需要从头训练，可以直接使用：

import torch import torchvision.models as models # 加载预训练的ResNet18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 设置为评估模式 # 如果有GPU，将模型移到GPU上 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device)

2.2 第二步：准备输入图像

我们需要对输入图像进行预处理，使其符合模型的输入要求：

from torchvision import transforms from PIL import Image # 定义图像预处理流程 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ) ]) # 加载并预处理图像 image = Image.open("your_image.jpg") # 替换为你的图片路径 input_tensor = preprocess(image) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 创建batch维度 input_batch = input_batch.to(device) # 移到GPU上

2.3 第三步：运行推理并解读结果

现在我们可以运行模型进行预测了：

# 运行推理 with torch.no_grad(): output = model(input_batch) # 获取预测结果 _, predicted_idx = torch.max(output, 1) # 加载ImageNet类别标签 import json with open('imagenet_class_index.json') as f: class_idx = json.load(f) # 输出预测结果 predicted_label = class_idx[str(predicted_idx.item())][1] print(f"预测结果: {predicted_label}")

注意：你需要下载ImageNet的类别标签文件imagenet_class_index.json，可以从网上下载或使用以下代码自动获取：

import urllib.request url = "https://raw.githubusercontent.com/anishathalye/imagenet-simple-labels/master/imagenet-simple-labels.json" urllib.request.urlretrieve(url, "imagenet_class_index.json")

3. 常见问题与优化技巧

3.1 显存不足怎么办？

即使ResNet18很轻量，如果你的显存确实很小，可以尝试以下方法：

减小batch size：默认batch size是1，如果增加batch size导致显存不足，保持为1即可
使用半精度浮点数：可以显著减少显存占用

model = model.half() # 转换为半精度 input_batch = input_batch.half() # 输入也转换为半精度

释放无用变量：使用del命令及时释放不再需要的变量

3.2 如何提高识别准确率？

确保输入图像质量：图像应该清晰，主体明显
尝试不同的裁剪方式：除了中心裁剪，也可以尝试其他裁剪方式
使用模型集成：可以结合多个模型的预测结果提高准确率

3.3 如何在自己的数据集上微调ResNet18？

如果你想在自己的数据集上训练ResNet18，可以这样做：

import torch.optim as optim # 加载模型（不加载预训练权重） model = models.resnet18(pretrained=False) num_classes = 10 # 假设你有10个类别 model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环（伪代码） for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()