ResNet不同层数架构的输入与输出

ResNet不同层数（如18/34/50/101/152层）对输入尺寸的要求本质上是统一的，其核心架构设计均以224×224像素作为标准输入尺寸。这一设计源于ImageNet数据集的预处理规范，但实际应用中可通过调整卷积参数适配其他尺寸

ResNet不同层数模型（如18/34/50/101/152层）的输入与输出设计遵循统一框架，但深层模型通过增加残差块数量提升特征提取能力。以下是关键细节解析：

---

一、标准输入要求​

所有ResNet变体默认输入尺寸为224×224×3​（RGB三通道图像），处理流程如下：

1. ​初始卷积层​（conv1）
   • 7×7卷积核，64输出通道，stride=2，padding=3
   • 输出尺寸：​112×112×64​
   • 计算公式：

     

2. ​最大池化层​
   • 3×3池化核，stride=2，padding=1
   • 输出尺寸：​56×56×64​