（26）到处都可能用到的基础网络resnet18和resnet50

最新推荐文章于 2025-06-05 09:12:13 发布
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分类专栏： torch 文章标签： 1024程序员节
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chencaw/article/details/127487611
本文详细介绍了Resnet网络结构，包括整体网络布局、两种不同类型的残差模块，以及实线和虚线连接的区别。重点解析了resnet18和resnet50的结构差异，特别是虚线连接在通道数不同时如何通过1*1卷积进行调整。

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【PyTorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152
shinuone的博客
04-22 5480
ResNet (Residual Network) ：是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，其核心思想是引入残差学习（Residual Learning）机制，通过跳跃连接（skip connections）来解决深层网络训练中的退化问题。
Resnet18、Resnet50 网络
haiyanyanya的博客
04-06 1580
参考： ​​​​​​​cc​​​​​​​Resnet-18网络图示理解_G果的博客-优快云博客_resnet18
resnet18和resnet50的大致区别
qinglv1的博客
12-28 2万+
二者除了网络深度的不同，还有就是kernel的选择不一样 resnet50:  右侧的卷积核的排序是1*1 ，3*3，1*1 res18的kernrel  右侧的kernel  1*1，1*1
ResNet不同层数应用场景深度解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
06-05 510
ResNet家族模型选择指南：根据计算资源与应用需求，不同层数模型呈现梯度化优势。
为什么在有一些分类任务中，resnet50的准确率不如resnet18
githubcurry
09-02 3598
更深的网络通常有更强的表达能力，可以捕捉到更复杂的特征和模式，这在一些复杂的任务上可能会表现得更好。但同时，更多的参数也增加了过拟合的风险。较小的ResNet18在某些数据集上可能表现得更好，因为它具有适量的参数来处理任务的特征，并且更不容易过拟合。而在更大的数据集上，ResNet50可能由于其更强大的表达能力和更多的参数而获得更好的准确率。在分类任务中，ResNet50和ResNet18是两种不同的卷积神经网络模型，它们的网络结构和参数量不同，因此可能导致它们在准确率上的表现有所差异。
pytorch-resnet18和resnet50官方预训练模型
08-22
pytroch官网提供的预训练模型：resnet18：resnet18-5c106cde.pth和resnet50：resnet50-19c8e357.pth（两个文件打包在一起）
resnet18与resnet50
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zhongzhh8的博客
11-28 2万+
ResNet18的18层代表的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。 Resnet论文给出的结构图 参考ResNet详细解读 结构解析： 首先是第一层卷积使用7∗77∗7大小的模板，步长为2，padding为3。之后进行BN，ReLU和maxpool。这些构成了第一部分卷积模块conv1。 然后是四个stage，代码中用make_layer()来生成stage...
Resnet50 验证集的准确率很低
weixin_45974478的博客
03-08 6928
在进行图像分类时使用到了Resnet50深度学习网络框架。但在训练时，发现其验证集的准确率很低。应该是发生了过拟合。 然后增加epoch或者调节参数效果都微乎其微。 上网搜到以下几种方法：（还未试验） 1.不仅在model.fit（）函数中shuffle=True，还要： (28条消息) 训练模型的准确率很高，但是验证集准确率特别低_bi_diu1368的专栏-优快云博客_训练集准确率高,测试集准确率低 2.增加验证集比率。因为这里我训练集大概占比8：1，似乎不是很合理。 3.bn层.
ResNet50_ResNet_resnet50_pythonresnet50_
10-01
ResNet50是一种深度卷积神经网络模型，由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren和Jian Sun在2015年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）上提出。该模型的核心创新在于引入了残差块...
tensorRT部署resnet网络Python、c++源码
08-18
tensorRT部署resnet网络 包括onnx文件生成， 及推理引擎生成， 利用推理引擎推理 环境配置 使用TensorRT来加速部署图片分类项目，此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda...
resnet50二分类
11-01
ResNet50是一种深度卷积神经网络模型，用于图像识别任务，尤其在二分类问题中表现出色。这个模型由微软研究院的研究者们提出，解决了深度网络中的梯度消失和爆炸问题，通过引入“残差块”（Residual Block）使得网络...
tensorflow版resnet代码(18,50,101,152)
11-19
tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg 这里下载各个层数的预训练模型
py-R-FCN的ResNet50和ResNet101预训练模型
02-21
就是两个预训练模型，分别是ResNet-50的和ResNet-101的预训练模型。直接下载解压就行了。对了，是原版的RFCN哦，就是Caffe+Python的，不是tensorflow的model。
基于ResNet的图像分类和基于Unet的图像分割
10-31
网络训练可以使用GPU也可以使用CPU，默认笔记本使用CPU，若要用到GPU，将代码中.cpu改为cuda 详情见我的博文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52060635/article/details/134149072?spm=1001.2014.3001.5502 在ResNet网络...
Resnet实现，用通用函数实现全部的resnet类型，如resnet18，resnet34，resnet50等等
hnlg311709000526的博客
08-17 2069
一、准备 网上对于何凯明等大佬写的Residual论文的解读已经够多了，经过一段时间的学习，我想摸索出一套适合所有resnet类型的通用函数，以便实验，故而在这篇博客中，我重点讲如何实现通用函数。 重点1： 在上面图中，我们需要注意 F(x) + x 是在激活函数relu之前进行的，知道这一点是为了实现卷积函数conv2D_BN时，先不进行激活。 重点2： 我们通过观察可知 只有在每种残差快的第一个块，其shortcut连接才需要 1x1 卷积，其相应的连接也是虚线，比如3处，但是有一..
通过和resnet18和resnet50理解PyTorch的ResNet模块
得克特
03-26 2万+
文章目录模型介绍resnet18模型流程总结resnet50总结 resnet和resnext的框架基本相同的，这里先学习下resnet的构建，感觉高度模块化，很方便。本文算是对PyTorch源码解读之torchvision.modelsResNet代码的详细理解，另外，强烈推荐这位大神的PyTorch的教程！ 模型介绍 resnet的模型可以直接通过torchvision导入，可以通过pretr...
【图像分类】ResNet18和ResNet50网络结构
Roaddd的博客
03-21 2569
Pytorch实现ResNet50网络结构，包含ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152
weixin_44277280的博客
10-12 7532
创建各版本的ResNet模型，ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 论文就不解读了，大部分解读都是翻译，看的似懂非懂，自己搞懂就行了。最近想着实现一下经典的网络结构，看了原文之后，根据原文代码结构开始实现。起初去搜了下各种版本的实现，发现很多博客都是错误百出，有些博文都发布几年了，错误还是没人发现，评论区几十号人不知道是真懂还是装懂，颇有些无奈啊。因此打算自己手动实
神经网络----Pytorch实现残差网络Restnet18
m0_55938287的博客
10-22 4449
神经网络----Pytorch实现残差网络ResNet18 前言 ResNet18是参照????https://www.bilibili.com/video/BV1154y1S7WC?share_source=copy_web中up主搭建ResNet的思路来实现的。如有错误或其他问题，欢迎指出！！！ 此外，本文只介绍实现的思路，不对ResNet做具体解读。 ResNet18结构介绍 网络的整体结构如下图 从图中可以看到红色框内八个比较特别的块，这些块就是该网络的特色：残差结构 残差结构 如图，可以看出最终
为什么阶段一会用到resnet50，resnet50不是识别用的吗
03-27
<think>好的，我现在需要回答用户关于为什么Faster R-CNN的阶段一使用ResNet50的问题。用户可能对ResNet50在目标检测中的应用感到困惑，因为ResNet通常被认为是用于图像分类的模型。我需要先理解Faster R-CNN的结构，以及ResNet50在其中扮演的角色，然后解释为什么选择它作为主干网络。 首先，Faster R-CNN是一个双阶段目标检测模型，分为区域建议网络（RPN）和检测头两个阶段。阶段一生成候选区域，阶段二对这些候选区域进行分类和精调。用户的问题集中在阶段一为什么使用ResNet50，而ResNet50是用于识别的。 我需要解释ResNet50在Faster R-CNN中的作用，不仅仅是分类，而是作为特征提取器。可能用户认为ResNet50只做分类，但实际在目标检测中，它的卷积层被用来提取图像的特征，这些特征被RPN用来生成候选区域。需要说明ResNet作为主干网络（Backbone）的作用，以及为什么选择ResNet50而不是其他网络。 另外，用户可能对为什么使用预训练模型（如ImageNet上的分类模型）来初始化主干网络有疑问。需要提到迁移学习，利用预训练的特征提取能力加速训练和提高性能。同时，ResNet的残差结构有助于解决深层网络中的梯度消失问题，使得网络能够提取更丰富的特征，这对于生成高质量的候选区域至关重要。 可能还需要对比其他主干网络，比如VGG16，说明ResNet50的优势，如更深的网络结构、更好的特征表达能力、计算效率等。同时，用户可能想知道是否可以使用其他主干网络，答案当然是肯定的，但ResNet50在效果和效率之间取得了较好的平衡。 需要注意避免技术术语过多，用通俗易懂的语言解释。同时，可能需要用例子说明特征提取的重要性，比如浅层网络提取边缘、纹理，深层网络提取更抽象的特征，这对于目标检测的不同阶段都有帮助。 最后，总结ResNet50在Faster R-CNN阶段一中的作用，强调其作为特征提取器的角色，而不仅仅是分类，以及其在提高检测精度和效率上的贡献。</think>以下是关于**Faster R-CNN阶段一使用ResNet50**的详细解析，从设计逻辑到实际应用的完整说明： --- ### **一、ResNet50的本质：它不仅仅是“分类网络”** ResNet50虽然最初是为图像分类任务设计的，但其核心价值在于**强大的特征提取能力**，而非仅限于分类功能。在目标检测中，ResNet50的使命是作为**主干网络（Backbone）**，负责从原始图像中提取多层次的语义特征，供后续模块（如RPN和检测头）使用。 #### **关键点** 1. **特征提取 > 分类**： - ResNet50的卷积层（尤其是深层网络）能够捕捉图像中从低级纹理（边缘、颜色）到高级语义（物体部件、整体形状）的多尺度特征。 - 这些特征对目标检测的**定位**和**分类**任务均至关重要。 2. **迁移学习的优势**： - 使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet50作为主干网络，可以利用其已学习的通用视觉特征（如物体形状、纹理），大幅减少目标检测任务的训练时间和数据需求。 --- ### **二、为什么阶段一（RPN）需要ResNet50？** Faster R-CNN的**区域建议网络（RPN）**直接依赖ResNet50提取的特征图来生成候选框。具体原因如下： #### **1. 深层特征更适合定位与判别** - **浅层特征（低层卷积）**：包含丰富的细节（如边缘、纹理），但语义信息不足，容易受背景干扰。 - **深层特征（高层卷积）**：虽然分辨率较低，但能表达物体的整体结构和语义信息（例如“车轮属于车”），更适合判断物体存在性和粗略位置。 - **示例**： $$ \text{ResNet50的Stage4输出特征图} \rightarrow \text{RPN生成锚框（Anchor）} \rightarrow \text{初步筛选候选区域} $$ #### **2. 特征共享提升效率** - ResNet50作为主干网络，**同时服务于RPN（阶段一）和检测头（阶段二）**，避免重复计算特征： $$ \text{输入图像} \xrightarrow{\text{ResNet50}} \text{共享特征图} \xrightarrow{\text{分支}} \begin{cases} \text{RPN生成候选框} \\ \text{检测头精调} \end{cases} $$ - 这种设计显著减少了计算量（对比早期R-CNN每张图独立提取特征）。 #### **3. 残差结构优化梯度传播** - ResNet50的**残差连接（Residual Connection）**解决了深层网络中的梯度消失问题，使网络能稳定训练到50层甚至更深，从而提取更丰富的特征。 - 实验表明，使用ResNet50的Faster R-CNN在COCO数据集上的mAP比VGG16主干网络提升约5%~8%。 --- ### **三、ResNet50如何适配目标检测任务？** #### **1. 网络结构调整** - **移除全连接层**：ResNet50原本用于分类的全连接层（FC Layers）被替换为RPN和检测头。 - **特征金字塔增强（可选）**：现代变体（如FPN）会在ResNet50不同阶段提取多尺度特征，进一步提升小目标检测能力。 #### **2. 锚框（Anchor）设计与特征图对应** - ResNet50输出的特征图尺寸为原图的$\frac{1}{16}$（例如输入$800 \times 600$ → 特征图$50 \times 38$）。 - 每个特征图位置关联多个锚框（如3种比例×3种尺度=9个锚框），RPN基于这些锚框预测候选框的位置偏移和前景概率。 #### **3. 预训练权重初始化** - 使用ImageNet预训练的ResNet50权重初始化主干网络，使模型快速收敛。 - 实际训练中，**仅微调部分层**（如Stage3和Stage4），既保留通用特征，又适应检测任务。 --- ### **四、为什么不用更浅或更深的网络？** #### **1. 更浅网络（如VGG16）的局限性** - **特征表达能力弱**：层数少导致高层语义信息不足，影响候选框质量。 - **计算效率低**：VGG16的参数量大（138M）且计算密集，而ResNet50仅25.5M参数。 #### **2. 更深网络（如ResNet101）的权衡** - 虽然ResNet101特征更丰富，但计算成本显著增加，收益与代价需平衡。 - ResNet50在精度与速度间达到较好均衡，成为Faster R-CNN的经典选择。 --- ### **五、与其他主干的对比** | 主干网络 | 参数量 | 特征层次 | 适用场景 | |------------|--------|----------|--------------------------| | **ResNet50** | 25.5M | 高语义 | 通用目标检测（平衡型） | | **MobileNet**| 4.2M | 中低语义 | 移动端/实时检测 | | **ResNet101**| 44.5M | 更高语义 | 高精度需求（如医学影像） | --- ### **六、总结** 1. **ResNet50在阶段一的核心作用**： - 不是直接“识别物体”，而是为RPN和检测头提供**高质量、多语义层次的特征**。 - 其深层结构和残差设计，确保了特征表达的鲁棒性和高效性。 2. **设计哲学**： - 目标检测任务需要兼顾**定位**与**分类**，ResNet50的特征提取能力为两阶段协作奠定了基础。 3. **灵活性**： - ResNet50可替换为其他主干网络（如EfficientNet、Swin Transformer），但需权衡精度、速度和硬件资源。 --- 若需进一步探讨主干网络如何影响检测性能，或ResNet50的具体结构细节，欢迎继续提问！
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