Bottleneck: 有bottleneck的ResNet模块 Bottleneck由1x1,3x3,1x1 三个convolutions构成,其中1x1卷积层的作用是先减少再恢复维度,3x3层是较小输入/输出维度的瓶颈。Bottleneck用于特征降维,减少特征图的层数,减少参数量从而减少计算量。(一般在网络较深时才使用bottleneck结构,如ResNet18 ResNet34用BasicBlock,而ResNet50...
瓶颈结构可以减少参数数量同时减少中间特征图的通道数，这样可以使单个Block消耗的显存更少，有利于构建层数...
basicblock结构包含一个残差支路和short-cut支路，比传统的卷积结构多了一个short-cut支路，用于传递低层...
Bottleneck: 有bottleneck的ResNet模块 Bottleneck由1x1,3x3,1x1 三个convolutions构成,其中1x1卷积层的作用是先减少再恢复维度,3x3层是较小输入/输出维度的瓶颈。Bottleneck用于特征降维,减少特征图的层数,减少参数量从而减少计算量。(一般在网络较深时才使用bottleneck结构,如ResNet18 ResNet34用BasicBlock,而ResNet50...
然后还能保持性能的提升。所以ResNet18 ResNet34用BasicBlock，而ResNet50 ResNet101用Bottleneck ...