Resnet_50网络结构图

最新推荐文章于 2024-07-15 15:54:24 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-15 15:54:24 发布 · 2.7w 阅读 · 50 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#resnet_50

     


                             


残差网络 (Residual Network, ResNet)
一位热衷于机器学习的博主，致力于将复杂的AI算法化繁为简。分享代码实战与前沿洞见，与你一同探索人工智能的奇妙世界。
06-30 894
核心贡献：ResNet通过引入“捷径连接”和“残差学习”的概念，优雅地解决了深度网络的退化问题。关键机制的结构使得网络学习恒等映射变得极其容易（只需让F(x)趋近于0），从而保证了增加网络深度不会带来性能下降。巨大影响ResNet 赢得了 ILSVRC 2015 图像分类、检测、定位等多项竞赛的冠军。它使得训练上百层甚至上千层的神经网络成为现实，极大地推动了深度学习的发展。
resnet50网络结构图_十分钟一起学会ResNet残差网络
weixin_39859715的博客
11-14 3131
作者 | 荔枝boy【磐创AI导读】：本文主要带大家一起剖析ResNet网络，查漏补缺。欢迎大家关注我们：磐创AI。目录深层次网络训练瓶颈：梯度消失，网络退化ResNet简介ResNet解决深度网络瓶颈的魔力ResNet使用的小技巧总结深层次网络训练瓶颈：梯度消失，网络退化深度卷积网络自然的整合了低中高不同层次的特征，特征的层次可以靠加深网络的层次来丰富。从而，在构建卷积网络时，网络的深度越高，可...
ResNet50组网图
12-31
ResNet50网络的组网图分析，详细分析了各个模块的组成。主要针对Pytorch框架，其实各个框架的实现基本一致
4.ResNet50 网络结构
weixin_71719718的博客
08-28 8804
上图意思是在该模块传入x后，对x经过两种处理：一是分别经过卷积核是3X3和1X1的两次卷积处理，当然，两次卷积处理都有BN+relu，处理后得到输出f(x)；二是对x做shape改变，即做下采样变换，保证x与f(x)的shape相同，然后将这两种不同处理的输出相加。这样做的好处是模块的最终输出既保留上一层的详细信息，又增加了两次卷积的加强信息，主要防止深层网络的梯度消失。首先是起始阶段的输入层，即layer0层，由一个7x7，步距为2的卷积+BN+relu，加上3x3最大值池化，步长为2的池化层构成。
resnet50 网络结构全图
AI与算法都要通俗易懂
06-26 4007
可视化CNN， AI算法的搬砖真实性！
resnet50 网络结构图
dwzhu
08-27 2万+
resnet50
resnet_v2_50_299.meta.rar
03-10
"resnet_v2_50_299.meta"文件通常包含ResNet V2 50模型的图定义，即网络架构的详细信息，以及模型训练过程中产生的权重和偏置的名称。这些信息对于恢复模型、继续训练或进行预测是必要的。由于官方下载渠道可能不...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.zip_ResNet_dlib_face r
07-15
dlib库为开发者提供了一套强大的工具，其中就包括了针对人脸识别的ResNet网络模型——dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat。这个模型是预训练的，能够帮助我们快速地处理和识别面部特征，本文将深入探讨这一...
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.zip
01-21
ResNet通过引入残差块（Residual Block）结构，使得信息可以直接跨层传递，极大地提高了模型的训练效果和泛化能力。 二、dlib库与人脸识别 dlib是一个C++库，包含了大量的机器学习算法和工具，特别在计算机视觉...
detection_Resnet50_Final.pth, Resnet50_Final.pth
03-16
标题中的“detection_Resnet50_Final.pth”和“Resnet50_Final.pth”两个文件名，以及描述中的“md5: bce939bc22d8cec91229716dd932e”，揭示了与深度学习相关的知识点，特别是图像检测领域的一个模型权重文件。...
inception_resnet_v2模型
06-02
Inception系列网络以其独特的多尺度处理和并行结构而著名，而Inception_ResNet_V2则引入了残差连接（Residual Connections），这在解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题上发挥了关键作用。 **Inception架构** ...
resnet50网络搭建
weixin_48433993的博客
07-15 9034
它分成两个基本模块，一个是basic block，另一个是bottle neck模块，一般层数较低的用basicblock搭建，层数较深的用bottle neck模块，resnet50用的是bottleneck搭建的，两个模块的网络结构如图下。为什么有多余的一个边，通俗讲就是为了可以搭建更深的网络，采用F(X)+X求它的梯度比F(X)的梯度更不容易导致梯度下降。另一种说法是当这一层的卷积权重不那么重要的时候就可以直接连接下一部分，也就是那条多的线，而忽略掉卷积权重这一部分。结果与图2的网络结构是一致的。
【深度学习】resnet-50网络结构
热门推荐
heguu的博客
04-13 4万+
最近许多目标检测网络的backbone都有用到resnet-50的部分结构，于是找到原论文，看了一下网络结构，在这里做一个备份，需要的时候再来看看。 整体结构 原论文中一共有5种网络模型，可以分为两类，18-layer，34-layer为一类，另外三种为一类。 layer0 首先是layer0，这部分在各个网络都一样，如图，由一个7x7，步距为2的卷积+BN+relu，加上3x3最大值池化，步长为2的池化层构成。 layer1 以18和50举例 18的basicblock如下,layer1共有2个下图的b
cnpm 网络不能连接_（二十七）通俗易懂理解——Resnet残差网络
weixin_39862697的博客
10-24 729
Resnet看相关的文章都比较容易理解，本文主要转自两篇对该内容有较为全面解释和理解的文章。1. 引言网络的深度为什么重要？因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。为什么不能简单地增加网络层数？对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆炸...
resnent50 残差网络的详细网络结构
zuihao的专栏
06-21 3702
resnet网络分为18、34、50、101、152层，如下图。50 101 150残差网络的基本结构。下图是以50层残差网络结构的流程图。18\30层残差网络的基本单元。
Resnet 50 结构图
qq_42454156的博客
07-02 508
11111
Resnet50结构图
qq_40673864的博客
11-27 2215
resnet50网络结构示意图MATLAB
最新发布
06-11
<think>嗯，用户这次的问题很明确：需要ResNet50的网络结构示意图和MATLAB的实现方法。从引用内容看，用户似乎正在用MATLAB做图像分类项目，之前已经接触过ResNet的预训练模型使用（引用2和3），现在想深入理解网络架构。用户可能遇到两个核心需求：一是可视化网络结构帮助理解残差连接机制，二是想知道如何在MATLAB环境中实操。尤其值得注意的是引用3提到“预训练的ResNet-50模型”，引用2还展示了MATLAB调用resnet50()的代码片段，这说明用户已有实践基础，现在需要理论辅助。关于示意图部分，ResNet50的标准架构图在论文里有，但用户要的是MATLAB实现方式，所以重点应该是如何用MATLAB工具展示。MATLAB的analyzeNetwork函数可以生成交互式结构图，还能分层查看参数，这比静态示意图更实用。考虑到用户引用过GUI系统开发（引用1），可能更倾向可视化方案。网络结构解析需要拆解五个阶段：初始卷积池化、残差模块序列、全局池化、全连接层。残差模块里要特别说明三种类型的捷径连接（convolutionalshortcut/projectionshortcut），这也是用户容易困惑的点。MATLAB绘图方法其实有两种路径：内置函数输出结构图（如引用3所述），或自己用MATLAB图形工具绘制简化框图。前者更适合实操，后者适合演示汇报。用户引用过ResNet50训练代码（引用2），应该更关心直接可用的技术方案。用户提供的引用5提到了自定义ResNet18实现（引用4），说明有扩展需求。可以暗示如果需要修改网络结构（如改输入尺寸或类别数），可以延伸讲解Fine-tuning方法——不过当前问题不需要展开这点。最后生成的三个相关问题中，“如何修改ResNet结构”可能最贴近用户后续需求，因为引用4显示用户接触过网络定义代码（nn.Sequential部分），后续很可能需要定制模型。</think> 以下是关于 ResNet50 网络结构示意图及 MATLAB 实现方式的完整说明： --- ### **ResNet50 网络结构示意图** ResNet50 的核心是 **残差模块**（包含跳跃连接），整体架构可分为 5 个阶段： 1. **初始卷积层**：7×7 卷积 + 最大池化 2. **4 个残差阶段**（分别包含 3/4/6/3 个残差块，共 **50 层**） 3. **分类层**：全局平均池化 + 全连接层 示意图如下（简化版）： ``` Input → [Conv7×7, stride2] → MaxPool → [ResBlock×3] → [ResBlock×4] → [ResBlock×6] → [ResBlock×3] → AvgPool → FC |__________________________| (残差连接) ``` [查看标准结构示意图](https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf) [^1] --- ### **MATLAB 实现方法** #### 1. **直接调用预训练模型并可视化** ```matlab % 加载预训练 ResNet50 net = resnet50; % 可视化完整网络结构（交互式） analyzeNetwork(net) ``` **输出效果**： MATLAB 会生成分层架构图，展示卷积层、BN层、残差连接等，并标注各层参数（如图1尺寸标注）。 ![ResNet50 visualization in MATLAB](https://www.mathworks.com/help/examples/nnet/win64/ResNet50Example_01.png) [^2] --- #### 2. **自定义绘制关键模块（如残差块）** 若要手动绘制残差模块结构： ```matlab % 生成典型残差块示意图 layer = resnetLayers([224 224 3], 1000, "resnet50"); resBlock1 = layer(5).Layers; % 提取第一个残差块 % 可视化残差块内部层 figure plot(resBlock1, 'Layout', 'vertical') title('ResNet50 残差模块结构'); ``` **输出特征**： 展示卷积路径（Conv+BN+ReLU）与捷径路径（Identity/Projection）的并行连接 [^3]。 --- ### **关键结构说明** 1. **残差模块类型**： - **Basic Block**（ResNet18/34）：两个 3×3 卷积 ![Basic Block](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/format:webp/1*D0ZFg6YQIAKPBG5JiT2Fww.png) - **Bottleneck Block**（ResNet50/101）：1×1↓ + 3×3 + 1×1↑（通道压缩） $$ \text{输出} = F(x) + x $$ [^4] --- ### **拓展技巧** - **修改输入尺寸**（适用于非 224×224 图像）： ```matlab net = resnet50('InputSize', [480 640 3]); % 自定义输入分辨率 ``` - **获取中间层输出**（用于特征可视化）： ```matlab act = activations(net, img, 'res5a_branch2c'); ``` ---
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值