随着深度学习的不断发展，神经网络的层数越来越深。然而，网络层数的增加并不总是带来性能的提升，反而可能导致梯度消失或梯度爆炸等问题。为了解决这些问题，何恺明等人在2015年提出了残差网络（ResNet），这在深度学习领域引起了革命性的突破。

什么是ResNet？

ResNet，全称为Residual Network，即残差网络。它的核心思想是通过引入残差块（Residual Block），使得信息可以在网络中跨层传播，从而减轻深度网络训练中的退化问题。

传统的深度神经网络试图直接学习输入到输出的映射，而ResNet引入了恒等映射（Identity Mapping），允许网络只需学习输入与输出之间的残差（Residual）。这种方式大大降低了训练难度，使得网络可以堆叠数百甚至上千层。

ResNet的网络架构

ResNet的关键组件是残差块，其主要特征是引入了快捷链接（Shortcut Connection），也称为跳跃连接（Skip Connection）。这种连接方式允许输入信息直接传递到后面的层，形成一个恒等映射。

残差块结构

下面是ResNet的基本残差块结构：

在这个结构中，输入$x$经过一系列卷积层得到输出$F(x)$，然后直接将输入$x$加到$F(x)$上，得到最终的输出$y$：$$y=F(x)+x$$

这种结构的优势在于，如果$F(x)$学习到的参数为零，那么输出$y$就等于输入$x$，网络就退化为恒等映射。这使得深层网络的训练变得更加稳定。

ResNet的使用

在深度学习领域，我们主要使用Python语言配合深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）来构建和使用ResNet。下面我们以PyTorch为例，展示如何使用预训练的ResNet模型。

安装PyTorch

首先，要确保已安装PyTorch：

# bash
pip install torch torchvision

导入必要的库

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

加载预训练的ResNet模型

# 加载ResNet-18模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

图像预处理

# 定义图像预处理步骤
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),              # 调整图像尺寸
    transforms.CenterCrop(224),          # 中心裁剪
    transforms.ToTensor(),               # 转换为Tensor
    transforms.Normalize(                # 标准化
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    ),
])

加载和预处理图像

# 加载图像
img = Image.open("path_to_image.jpg")  # 替换为实际的图像路径
img_t = preprocess(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)    # 增加批次维度

进行推理

# 设置模型为评估模式
resnet18.eval()

# 前向传播
out = resnet18(batch_t)

# 获取预测结果
_, index = torch.max(out, 1)
percentage = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100

打印预测结果

# 读取ImageNet的类别标签
with open("imagenet_classes.txt") as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

print(f"预测类别：{labels[index[0]]}, 概率：{percentage[index[0]].item():.2f}%")

Demo：使用ResNet进行图像分类

下面，我们将完整地运行一个小Demo，使用ResNet-18对一张图像进行分类。

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练模型
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
resnet18.eval()

# 图像预处理
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]
    ),
])

# 加载图像
img = Image.open("path_to_image.jpg")
img_t = preprocess(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

# 前向传播
out = resnet18(batch_t)

# 获取预测结果
_, index = torch.max(out, 1)
percentage = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100

# 读取ImageNet的类别标签
with open("imagenet_classes.txt") as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

print(f"预测类别：{labels[index[0]]}, 概率：{percentage[index[0]].item():.2f}%")

注意：请确保在同一目录下有imagenet_classes.txt文件，其中包含ImageNet的1000个类别（可以关注公众号非鱼AI视界回复imagenet_classes领取）。

总结

ResNet的引入极大地推动了深度学习的发展，使得训练超深层的神经网络成为可能，在实际应用中，ResNet已经成为计算机视觉领域的景点模型，被广泛应用图像分类、目标检测等任务。

参考文献

• K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, 2016, pp. 770-778, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
• PyTorch官方文档
• Torchvision