resnet18结构

ResNet18是一个经典的深度残差网络，由18个卷积层组成。其主要结构如下：

1. 输入层：224x224x3的图像
2. 卷积层1：7x7的卷积核，步长为2，输出通道数为64，padding为3
3. 残差块1：包含两个卷积层，每个卷积层的卷积核大小为3x3，输出通道数为64
4. 残差块2：包含两个卷积层，每个卷积层的卷积核大小为3x3，输出通道数为128，第一个残差块的输入输出通道数不同，需要进行调整
5. 残差块3：包含两个卷积层，每个卷积层的卷积核大小为3x3，输出通道数为256，第二个残差块的输入输出通道数不同，需要进行调整
6. 残差块4：包含两个卷积层，每个卷积层的卷积核大小为3x3，输出通道数为512，第三个残差块的输入输出通道数不同，需要进行调整
7. 平均池化层：池化核大小为7x7，步长为1
8. 全连接层：输出为1000，对应ImageNet数据集的1000个类别

相关问题

resnet18结构图

ResNet-18是一个经典的深度卷积神经网络结构，它是ResNet系列网络中的一个较小型号。

ResNet-18的结构图如下：
输入数据 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层 -> 残差连接(1) -> 残差块(两个卷积层，BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(2) -> 残差块(两个卷积层，BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(3) -> 残差块(两个卷积层，BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(4) -> 残差块(两个卷积层，BatchNorm和ReLU激活函数) -> 平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层

ResNet-18的架构中最重要的部分是残差连接。残差连接通过添加跳跃连接，将输入直接连接到输出，从而克服了梯度消失问题，使得网络的训练更加容易。每个残差块由两个卷积层、Batch Normalization和ReLU激活函数组成。在整个网络中，经过多次的残差块和池化层操作，特征图的尺寸逐渐减小，通道数逐渐增加。

最后，通过全局平均池化层将特征图降维成一个向量，再经过全连接层映射到类别标签的概率分布上，最终得到网络的输出。

总之，ResNet-18是一个具有多个残差块和池化层的深度卷积神经网络结构，通过利用残差连接解决梯度消失问题，提高了网络的训练效果和泛化能力。它在计算机视觉任务中取得了很好的性能。

pytorch自带resnet18结构详细解析

好的，关于你的问题，我可以向你详细解析 PyTorch 自带的 ResNet18 模型结构。

ResNet 指的是深度残差网络，也是目前图像分类等领域最为流行的深度学习模型之一。ResNet18 模型结构相对简单，总共包含 18 个层，其中包括 1 个卷积层、4 个阶段（Stage），每个阶段包含多个残差块（Residual Block），以及最后的全局平均池化层和全连接层。

具体来说，ResNet18 的结构如下：

1. 输入层

ResNet18 的输入为 $224 \times 224$ 大小的图片，通道数为 3，即 RGB 彩色图片。

2. 卷积层

第一层为卷积层，使用 $7 \times 7$ 的卷积核进行卷积操作，步长为 2，padding 为 3，输出特征图的大小为 $112 \times 112$，通道数为 64。

3. 阶段 1

第一个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接（Shortcut Connection），输出特征图大小不变，通道数为 64。

4. 阶段 2

第二个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $56 \times 56$，通道数为 128。

5. 阶段 3

第三个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $28 \times 28$，通道数为 256。

6. 阶段 4

第四个阶段包含 2 个残差块，每个残差块包含 2 个 $3 \times 3$ 的卷积层和一个跨层连接，输出特征图大小为 $14 \times 14$，通道数为 512。

7. 全局平均池化层

最后一个阶段后经过全局平均池化层，输出大小为 1，通道数为 512。

8. 全连接层

最后通过全连接层，将输出映射到目标分类的数量上，一般为 1000 类。

以上就是 PyTorch 自带的 ResNet18 模型结构的详细解析。希望能够解决你的问题。