上图描述了ResNet多个版本的具体结构,本文描述的“ResNet50”中的50指有50个层。和上图一样,本图描述的ResNet也分为5个阶段。 ResNet各个Stage具体结构 如本图所示,ResNet分为5个stage(阶段),其中Stage 0的结构比较简单,可以视其为对INPUT的预处理,后4个Stage都由Bottleneck组成,结构较为相似。Stage 1包含3...
纯原创手打图。。全网应该没有哪个图比我这个更详细的了。。嘛,总的来说呢,深度学习最主流的网络结构就是ResNet了,然后在网上一直没有看到特别好的介绍RestNet具体架构,特征图变化的文章,这里就做一些简单的介绍好了。网络架构图 1 input stem:在这部分,将由一
resnet的网络构成都是1个卷积+4个残差+1个全连接网络。黄框为resnet50的结构,50 = 1+(3+4+6+3)*3+1,其中3、4、6、3的意思是有3个这样的残差块。。。 两种残差块 BasicBlock BottleBlock 残差块有2种,左侧的BasicBlock适用于较浅的resnet18及resnet34,右侧的Bottleneck适用于较深的resnet50及以上。
ResNet50整体结构 首先需要声明,这张图的内容是ResNet的Backbone部分(即图中没有ResNet中的全局平均池化层和全连接层)。 如本图所示,输入INPUT经过ResNet50的5个阶段(Stage 0、Stage 1、……)得到输出OUTPUT。 下面附上ResNet原文展示的ResNet结构,大家可以结合着看,看不懂也没关系,只看本文也可以无痛理解的。
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ResNet-34和ResNet-50结构图 (1)下图参考网络: (2)ResNet34: (3)ResNet50:
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首先需要声明,这张图的内容是ResNet的Backbone部分(即图中没有ResNet中的全局平均池化层和全连接层)。 如本图所示,输入INPUT经过ResNet50的5个阶段(Stage 0、Stage 1、……)得到输出OUTPUT。 下面附上ResNet原文展示的ResNet结构,大家可以结合着看,看不懂也没关系,只看本文也可以无痛理解的。
残差结构 Resnet50 网络之所以叫这个名字,是因为这个网络的核心思想,就藏在名字里。 Res + net + 50,Res 是 Residual (残差)的缩写,50指的是整个网络中有50个卷积层。 下图是Resnet50的网络结构图,可以看到,从第一层到最后一层,总共50个卷积算法。