ResNet50是一个经典的特征提取网络结构,虽然Pytorch已有官方实现,但为了加深对网络结构的理解,还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是,笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的,只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出,并没有用图像数据集训练过该网络(后续会用图像数据集测试并更新博客)。 1 预备理论...
Resnet Resnet即就是残差网络,本文主要是对于resnet给出的网络结构图进行简单解释。 网络结构图 以上就是34层网络的网络结构图。 以上是18层、34层、50层、101层以及152层网络所对应的残差块。 我刚开始在网上看到这两张图片的时候,感觉一点都不懂,后面学了一下,稍微懂了,所以写下这篇博文做个记录。 个人理...
ResNet50_V2模型残差结构的改进 模型残差是什么 由于计算机视觉中常常有关于图像金字塔的内容,所以学习了冈萨雷斯数字图像处理书中写的图像金字塔一节。 一、问题: 在看书的过程中对刚出现的两个概念不是很理解:1.分辨率近似 2.预测残差 我的理解: 1.分辨率近似:分辨率近似这个词很奇怪为什么要加近似两个词。书中...