ResNet50的完整结构图如下图所示: 2. ResNet50 def ResNet50(input_shape=[224,224,3],classes=1000): # [224,224,3] img_input = Input(shape=input_shape) x = ZeroPadding2D((3, 3))(img_input) # [230,230,3] # [112,112,64] x = Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), name...
(1)各个ResNet的结构如表1所示。在较浅层次的网络中(ResNet-18/34),它由下图2中的building Block块构建而成,如表1中红框内表示3个building Block块构成了conv2.x;而在较深的网络中,网络由“bottleneck”building Block块构成,如表1中蓝框内表示3个“bottleneck”building Block块构成了conv2.x; 卷积实现: ...
out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)#用在resnet18中的结构,也就是两个3x3卷积classBasicBlock(nn.Module):expansion =1__constants__ = ['downsample']#inplanes:输入通道数#planes:输出通道数#base_width,dilation
然后看网络结构,代码略长,为了阅读体验就直接截取了重要部分以及在代码中注释,建议配合完整代码阅读。 classResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,zero_init_residual=False,groups=1,width_per_group=64,replace_stride_with_dilation=None,norm_layer=None):super(ResNet,s...