ResNet 18 的结构解读

最新推荐文章于 2025-06-20 16:58:23 发布
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本文详细解析了ResNet18网络结构，指出其由17个卷积层和1个全连接层组成，共计18层。深入探讨了网络深度的定义，即包含权重的层数，而不包括池化层和BN层。通过源码分析，提供了一个清晰的网络结构视图。

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现在很多网络结构都是一个命名+数字，比如（ResNet18），数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？其实这里的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。下面先贴出ResNet论文中给出的结构列表。

 对 Pytorch 中ResNet18网络的源码分析（这里），我画出了大致的网络结构图。可以看出，数字 18 = 17 个卷积层 + 1 个全连接层。

ResNet-18 深度解析与应用指南
浩瀚之水的专栏
06-06 490
ResNet-18作为轻量级深度残差网络的代表，在计算效率与性能间取得平衡，具有11.7M参数和1.8GFLOPs计算量。
【学习笔记】resnet-18 pytorch源代码解读
lcn463365355的博客
11-17 3万+
对于pytorch中预定义的ResNet-18的代码进行简单的分析
ResNet 经典网络详解：深度学习中的革命性突破（含代码）
murphymeng2001的博客
03-10 5850
如果你对 ResNet 还有更深入的兴趣，可以尝试 ResNet-50、ResNet-101 这些更深层次的变体，或者结合 Transformer、注意力机制等技术进行优化！在深度学习的发展历程中，ResNet（残差网络）是一个重要的突破。它成功解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题，使得深度模型能够达到更好的性能。ResNet-18 是深度学习领域中最经典的网络之一，尤其在图像分类任务上表现优异。为例，详细解析其网络结构、关键技术，并探讨其实际应用。，避免梯度消失，并帮助网络学习更深层次的特征。
ResNet18深度残差网络详解
最新发布
FJCker的博客
06-20 953
本文详细介绍了ResNet18深度残差网络的核心原理与实现。ResNet通过残差学习和跳跃连接解决了深层网络的梯度消失和退化问题，使训练极深度网络成为可能。文章解析了BasicBlock残差块的结构设计、1×1卷积在跳跃连接中的作用、以及完整的ResNet18网络架构，包括4个残差阶段和特征图尺寸变化。最后提供了模型创建和训练的代码示例，展示如何实际应用ResNet18进行图像分类任务。该网络在CIFAR-10等数据集上表现出色，是计算机视觉领域的重要基础模型。
resnet_18_structure.pdf
09-25
resnet 18 网络结构（摘要需要大于50个字节，所以请自动忽略这个括号。。。）
ResNet-18結構
gesshoo的博客
02-27 6108
残差块⾥⾸先有 2 个有相同输出通道数的 3 × 3 卷积层。每 个卷积层后接⼀个批量归⼀化层和 ReLU 激活函数。然后我们通过跨层数据通路，跳过这 2 个卷积运算，将输⼊直接加在最后的 ReLU 激活函数前。这样的设计要求 2 个卷积层的输出与输⼊形状⼀样，从而可以相加。 如 果想改变通道数，就需要引⼊⼀个额外的 1 × 1 卷积层来将输⼊变换成需要的形状后再做相加运算。 import torch from torch import nn from torch....
图像识别-ResNet-18网络结构图示及解读
算法之美
05-22 4万+
图像识别-ResNet-18网络结构图示及解读
Resnet 18网络模型
Chenzhinan1219的博客
12-20 6万+
1. 残差网络：（Resnet） 残差块： 让我们聚焦于神经网络局部：如图左侧所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为上方激活函数的输入）。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么f(x)即为恒等映射。 实际中，当理想映射f(x)极接近于恒等映..
ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）
Code_and516的博客
03-28 2万+
ResNet18详细原理（含tensorflow版源码）
ResNet详解：网络结构解读与PyTorch实现教程
2401_85325519的博客
07-26 1630
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决了传统深度神经网络中的梯度消失问题，并实现了高效、可扩展的深层模型。梯度消失问题发生在神经网络的反向传播过程中，具体表现为网络中某些权重的梯度接近或变为零。这导致这些权重几乎不会更新，从而阻碍了网络的训练。
深度学习ResNet网络结构详细解读
资源摘要信息: "ResNet34-50-101网络结构记录.zip" 在深度学习和计算机视觉领域，残差网络（Residual Networks，简称ResNets）是一类非常重要的卷积神经网络架构。ResNet的核心思想是引入了“残差学习”框架，用以...
ResNet-18 网络的深度学习工具箱模型：ResNet-18 网络的神经网络工具箱模型-matlab开发
05-31
ResNet-18是预先训练的模型，已经在ImageNet数据库的子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或在MATLAB中打开resnet18.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2018a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet18(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用ResNet-18对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分类结果数字显示（一）
resnet18_v2
03-28
mxnet 训练好的ResNet18模型，拷贝到mxnet/models目录下即可使用，不需要代码执行时重复下载
PyTorch实现ResNet18
A book super
03-10 5423
论文链接：Deep residual learning for image recognition 译文地址：http://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/57074389 解读博客：https://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/57074389 Resnet 网络简介： ResNet-18结构为例： 基本结点： 代码实现： import torch import torch.nn as nn from torch.nn
【BasicNet系列：四】ResNet 论文笔记解读+pytorch代码分析+网络结构图
鹿鹿的博客
05-04 4126
2015 ImageNet classification top1 2016 CVPR Best Deep Residual Learning for Image Recognition Resnet及其变种的结构梳理、有效性分析与代码解读（PyTorch） 1、ResNet解决了什么？ 2015年 ImageNet比赛classification任务上获得第一名 更深的网络会伴随梯度...
ResNet 18 网络结构
S20144144的博客
09-25 1万+
import torch from torchvision import models resnet = models.resnet18(pretrained=True) print(resnet) """ ResNet( (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False...
初始PyTorch（六+）：ResNet18的网络结构
sleepinghm的博客
03-27 5451
使用ResNet18网络结构，为了更好适配Cifar-10数据集【h*w=32*32】，所以不是完全按照renset18的参数写的。 下图是ResNet18的内部结构图。 先写内部结构：有两层的weight layer。 class ResBlk(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out, stride=1): s...
ResNet-18超详细介绍！！！！
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m0_64799972的博客
09-08 12万+
残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。下面我将一步步引出退化现象和快捷连接。
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