Resnet

最新推荐文章于 2025-03-11 01:49:57 发布
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分类专栏： 计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署）
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本文介绍了ResNet50模型，包括其两种基本块——Conv Block和Identity Block。Conv Block用于改变网络维度，而Identity Block则用于加深网络，两者共同构成了残差网络结构。整个ResNet50的结构图也进行了展示。

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Resnet50

        ResNet50有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度；Identity Block输入维度和输出维度相同，可以串联，用于加深网络的。
Conv Block的结构如下：

在这里插入图片描述

 

Identity Block的结构如下：

在这里插入图片描述

 

这两个都是残差网络结构。
总的网络结构如下：

在这里插入图片描述

 

 

ResNet50模型的完整的结构图如下： 

在这里插入图片描述

 

 

resnet50网络搭建
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: ResNet — Winner of ILSVRC 2015 (Image Classification, Localization, Detection)作者 | SH Tsang翻译 | 斯蒂芬二狗子 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王原文链接：https://towardsdatascience.com/...
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<think>好的，用户想要查找ResNet18和ResNet50的结构图图片，并了解它们的神经网络架构。首先，我需要回忆ResNet的基本结构，尤其是残差块的设计，因为这是ResNet的核心。根据引用[1]，ResNet通过残差网络结构解决了深度网络中的退化问题，允许网络层数更深。引用[2]提到ResNet-18有18层，ResNet-50有50层，这里的层数包括卷积层和全连接层。 接下来，我需要解释ResNet18和ResNet50的主要区别。ResNet18使用基础的残差块，每个块有两个3x3卷积层，而ResNet50则使用“Bottleneck”结构，包含1x1、3x3、1x1的卷积层，这样可以减少计算量并增加深度。ResNet50的层数更多，参数量更大，适合更复杂的任务。 用户可能需要结构图来直观理解两者的差异。虽然无法直接提供图片，但可以引导用户通过引用中的关键词搜索，比如“ResNet18结构图”和“ResNet50结构图”，并建议查阅论文或权威资料。此外，需要指出ResNet50在图像分类等任务中的优势，如引用[3]中的CIFAR-10数据集应用，说明实际应用中的表现。 用户可能还想知道如何选择适合自己任务的模型，比如轻量级任务用ResNet18，复杂任务用ResNet50。需要确保回答结构清晰，分点说明，并附上相关问题，帮助用户进一步探索。</think>### ResNet18与ResNet50结构解析 ResNet（残差网络）通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题[^1]。以下是两者的核心结构差异： #### 1. ResNet18结构 - **层数**：共18层（包含卷积层与全连接层）[^2] - **残差块组成**： - 基础残差块（BasicBlock）：每个块包含2个$3 \times 3$卷积层 - 网络结构示例： ``` Conv1 → MaxPool → Layer1(2 blocks) → Layer2(2 blocks) → Layer3(2 blocks) → Layer4(2 blocks) → AvgPool → FC ``` - **参数规模**：约11.7百万参数 #### 2. ResNet50结构 - **层数**：共50层，包含更深的Bottleneck设计[^2] - **残差块组成**： - 瓶颈残差块（Bottleneck）：每个块包含$1 \times 1$降维卷积 → $3 \times 3$卷积 → $1 \times 1$升维卷积 - 网络结构示例： ``` Conv1 → MaxPool → Layer1(3 blocks) → Layer2(4 blocks) → Layer3(6 blocks) → Layer4(3 blocks) → AvgPool → FC ``` - **参数规模**：约25.6百万参数 #### 3. 结构图获取建议 可通过以下关键词搜索结构图： - `ResNet18 architecture diagram` - `ResNet50 Bottleneck structure` - `ResNet layer comparison chart` 推荐查阅原始论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》或权威教程网站（如arXiv、Towards Data Science）获取高清结构图。 #### 4. 典型应用对比 | 模型 | 适用场景 | 示例任务 | 计算资源需求 | |---------|-------------------------------|-----------------------|-------------| | ResNet18| 轻量级分类任务 | CIFAR-10分类[^3] | 较低 | | ResNet50| 大规模图像分类/目标检测 | ImageNet竞赛任务 | 较高 |
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