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。
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。
两种结构分别针对ResNet34(左图)和ResNet50/101/152(右图),其目的主要就是为了降低参数的数目。左图是两个3x3x256的卷积,参数数目: 3x3x256x256x2 = 1179648,右图是第一个1x1的卷积把256维通道降到64维,然后在最后通过1x1卷积恢复,整体上用的参数数目:1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632...
(1)下图参考网络: (2)ResNet34: (3)ResNet50:
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 1input stem: 在这部分,将由一个7*7的卷积核负责进行特征的抽取,且卷积核的步...
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人工智能Resnet50残差块连接实际项目行人重识别网络结构部分解析,(第三部分,论文图A里的7张特征图分析), 视频播放量 67、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 炉石小菜鸡11, 作者简介 ,相关视频:人工智能项目,基于Autofuse的医疗图
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。
图4.普通网络结构和ResNet网络结构对比 而它的具体网络结构如图5的表中所示。 图5.ResNet网络结构 在TF-Slim中的代码实现如下(以ResNet-50为例): def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None, is_training=True, global_pool=True, output_stride=None, reuse=None, scope='resnet_v1_50'): """Res...