ResNet系列

最新推荐文章于 2025-06-21 18:33:15 发布
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#深度学习 #目标检测 #计算机视觉 #卷积神经网络

本文深入探讨了ResNet和ResNeXt深度残差网络的原理与架构，分析了残差结构如何解决梯度消失问题，提升深层网络的训练效果。同时，对比了ResNeXt与ResNet在网络架构、实验表现及效率上的差异，揭示了分组卷积在特征提取中的优势。

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文章目录

ResNet

Deep Residual Learning for Image Recognition（CVPR 2015）速达>>

残差结构

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网络架构

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实验

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ResNeXt

论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks（CVPR 2017）

出发点：不增加FLOPs的情况下，通过改善结构，优化特征提取，增加精度

Blocks of ResNeXt

改进结构类似 Inception ，但这里是拆分成一系列一样的结构，后面证明这样的结构确实能更有效地提取特征

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下面三种结构理论上的等价，下图(c)表达更加简洁，实现速度更快
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网络架构

ResNeXt与ResNet相比，FLOPs基本差不多，但是实测速度却慢很多，ShuffleNet v2有相关讨论。
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相关实验

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参考文献

【1】详解残差网络
【2】深度可分离卷积
【3】深度学习中的卷积方式
【4】ShuffleNet v2
【5】Resnet到底在解决一个什么问题呢？
【6】理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量
【7 】The Shattered Gradients Problem:If resnets are the answer, then what is the question?(论文)

【PyTorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152
shinuone的博客
04-22 5583
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。
CNN经典模型（三）ResNet系列
weixin_41940752的博客
05-07 704
简单来说，resnet巧妙地利用了shortcut连接，解决了深度网络中模型退化的问题。 模型特点： （1）在卷积核relu之间增加了BN def conv_batchnorm_relu(x, filters, kernel_size, strides): x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size...
聊一聊ResNet系列（ResNet、ResNeXt）
热门推荐
LogM的博客
05-28 1万+
终于到了介绍ResNet系列的时候了。ResNet真的很好用，特别时shortcut的想法真的厉害。最近，又推出了改进版本ResNeXt，新版本结合了Inception多支路的思想。
一文带你看透什么是ResNet
最新发布
weixin_34355360的博客
06-21 47
首先我们来看什么是ResNet，其全称为Residual Network（残差网络），是一种深度学习的网络结构，由微软研究院的何凯明等人于2015年提出。ResNet最大的创新在于引入了“残差模块”（Residual Block），有效地解决了深度神经网络训练中的梯度消失和表示瓶颈问题，使得网络的层数可以达到前所未有的深度，如1000层以上。核心：残差模块的核心思想是通过引入跨层链接（skip connections），将输入直接传递到输出，从而形成一种“残差学习”的机制。
resnet系列网络
bblingbbling的博客
08-15 4516
resnet系列网络解决的问题创新点网络结构resnet和vgg参数量对比 解决的问题 resnet的提出，是为了解决随着网络深度的增加，出现的精度退化问题，导致更高的训练误差。resnet提升了网络的深层表达能力。 创新点 为了解决优化的难题，提出了残差块结构。 假设原始的映射为H(x)，则残差网络拟合的映射为：F(x)=H(x)-x。 网络结构 其中，残差块结构有两种： ResNet-50以下（resnet18/34）使用两个3x3卷积结构。 ResNet-50/101/152采用bottlenec
ResNet系列及其变体目录
Moeyinss
05-29 2253
为了方便后续扩展，特此blog来整理目录信息： ResNet系列及其变体(一)—ResNetv1 ResNet系列及其变体(二)—Wider ResNet ResNet系列及其变体(三)—ResNetv2 ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt ResNet系列及其变体(五)—DenseNet ResNet系列及其变体(六)—DarkNet53 ResNet系列及其变体(七)—Training and investigating ResidualNets ResNet系列及其变体(八)—Bag of
CNN经典网络：ResNet系列
qq_39382877的博客
07-27 468
前言 ResNetV1 ResNetV2 ResNetV1 论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 代码：参考Tensorflow/slim 特点 第一次提出残差结构，主要解决两个问题 梯度消失 随着网络深度增加，性能没有提升反而有所下降 如下图，本来要学习H(x)，现在转换为F(x)+x，二者效果相同，但是优化难度下降，并且因为多了一个x...
图像识别项目：resnet系列网络(resnet18、resnet50等)实现的迁移学习、图像识别项目：39种植物病害图像分类
12-10
代码主干网络采用resnet家族系列，包括resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152等模型。训练的时候是否需要载入官方在imageNet数据集上的预训练权重或者仅仅训练分类输出层，只需要更改pretrained和...
基于resnet系列网络的男女性别识别分类源码(附模型+数据集+预测展示代码)
11-28
1、代码包含resnet系列网络源码，如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18，模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch，建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用...
基于resnet系列网络(resnet18、resnet50等)实现的迁移学习、图像识别多分类项目：口腔癌症图像实战
10-11
代码主干网络采用resnet家族系列，包括resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152等模型。训练的时候是否需要载入官方在imageNet数据集上的预训练权重或者仅仅训练分类输出层，只需要更改pretrained和...
ResNet-50 是一个深度卷积神经网络架构，常用于图像识别任务 它是 ResNet 系列网络中的一个变种，具有 50 层深度 ResNet-50以其深度残差连接结构而闻名，这种结构允许网络训练更深
12-02
它属于ResNet系列，这系列网络是深度学习研究中的一个重要突破，特别是其中的ResNet-50变种，它拥有50层的深度，这在当时的网络架构中是相对较深的。ResNet-50架构最大的特点是引入了深度残差连接结构，这种结构的...
经典网络结构总结–ResNet系列
01-06
ResNet 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition Motivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。 ResNet Block 残差学习模块包括identity mapping和residual mapping，其中前者指的
ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt
Moeyinss
05-27 1248
本篇主要介绍 Resnet系列及其变体(一) ResNeXt Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 中心思想：Inception那边把ResNet拿来搞了Inception-ResNet，这头ResNet也把Inception拿来搞了一个ResNeXt，主要就是单路卷积变成多个支路的多路卷积，不过分组很多，结构一致，进行分组卷积。 split-transform-merge是通用的神经网络的标准范式,基本的神经元符合
ResNet系列及其变体(五)—DenseNet
Moeyinss
05-27 796
ResNet系列及其变体(一)—ResNetv1 Resnet系列及其变体(二)—Wider ResNet Resnet系列及其变体(三)—ResNetv2 ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt ResNet系列及其变体(五)—DenseNet DenseNet Densely Connected Convolutional Networks Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks指出在Re
PyTorch图像分类系列——ResNet
weixin_48633207的博客
06-26 1216
ResNet核心及高复用性ResNet讲解与实现
【深度学习】ResNet系列网络结构
Zhang_Chen_的博客
04-11 5394
1.DNN反向传播算法的推导；2.产生梯度弥散、梯度爆炸的原因；3.ResNet的网络结构以及解决的问题
ResNet系列网络结构及代码详解
萘菏萘荷的博客
03-06 2523
ResNet系列网络结构及代码详解
ResNet
m0_50903443的博客
11-30 266
重要意义：引入shortcut connection，让网络信息有效传播，梯度反传顺畅，使得数千层卷积神经网络都可以收敛 残差结构： Identity与F(x）结合形式探讨: .A-全零填充:维度增加的部分采用零来填充 B-网络层映射:当维度发生变化时，通过网络层映射（例如:1+1卷积)特征图至相同维度 C-所有Shortcut均通过网络层映射（例如:1*1卷积) 有点：1有利于梯度传播 2.提供了恒等映射的可能 里面模块的堆叠方式 Basic：两个3X3卷积堆叠 Bottleneck：利用1X1卷积减少
resnet系列模型大小
03-14
### 关于ResNet系列模型的参数量和存储需求 ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，其核心特点是通过引入短路连接（skip connections），解决了深层网络中的梯度消失问题并提升了训练效果。对于ResNet系列模型的参数量以及相应的存储需求，可以从以下几个方面进行分析： #### 参数量计算方法 通常情况下，卷积层的参数数量可以通过以下公式计算得出： \[ \text{Parameters} = (\text{Kernel Height} \times \text{Kernel Width} \times \text{Input Channels} + 1) \times \text{Output Channels} \] 其中，“+1”表示偏置项[^3]。 在ResNet中，每一层的卷积核尺寸通常是固定的（如 \(3 \times 3\) 或 \(1 \times 1\)）。因此，不同版本的ResNet（如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等）主要区别在于层数的不同，这直接影响到整体参数的数量。 #### 不同ResNet变体的参数统计 以下是几种常见ResNet模型的参数量统计数据[^4]: | **Model** | **Layers** | **Total Parameters (Approx.)** | |---------------|------------|--------------------------------| | ResNet-18 | 18 | ~11.7M | | ResNet-34 | 34 | ~21.8M | | ResNet-50 | 50 | ~25.6M | | ResNet-101 | 101 | ~44.5M | | ResNet-152 | 152 | ~60.2M | 这些数据表明，随着网络深度增加，参数总量也相应增长，但并非线性关系，因为某些结构设计（如瓶颈模块）可以有效减少参数规模。 #### 存储需求估算 假设浮点数采用单精度格式（FP32），即每个数值占用4字节，则上述各模型所需存储空间可简单估计如下： - ResNet-18: \(11.7\,\text{MB}\) - ResNet-34: \(21.8\,\text{MB}\) - ResNet-50: \(25.6\,\text{MB}\) - ResNet-101: \(44.5\,\text{MB}\) - ResNet-152: \(60.2\,\text{MB}\) 值得注意的是，在实际部署过程中还需考虑激活图（activation maps）、优化器状态等因素带来的额外内存消耗[^5]。 ```python def calculate_storage(parameters_in_millions): """Estimate storage requirement based on number of parameters.""" bytes_per_parameter = 4 # FP32 precision total_bytes = int(parameters_in_millions * 1e6 * bytes_per_parameter / (1 << 20)) return f"{total_bytes} MB" print(calculate_storage(11.7)) # Example for ResNet-18 ``` 以上代码片段展示了如何基于给定参数数目来粗略评估所需的磁盘或RAM容量。 ---
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