resnet50网络结构示意图

抱歉，我无法提供图像或图形。但是我可以给你描述一下ResNet-50的网络结构。

ResNet-50是一个非常流行的卷积神经网络，由Microsoft Research团队提出。它是Residual Network（残差网络）系列中的一种，主要用于图像分类任务。

ResNet-50由一系列卷积层、池化层、全连接层和残差块（residual block）组成。其整体结构如下：

输入图像 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 池化层

残差块1 -> 残差块2 -> ... -> 残差块n

全局平均池化层 -> 全连接层 -> Softmax输出

每个残差块由多个卷积层和恒等映射（identity mapping）组成，其中恒等映射用于解决深层网络中的梯度消失问题。ResNet-50中的残差块由4个卷积层组成，其中包括1个1x1卷积层、1个3x3卷积层和1个1x1卷积层。这些卷积层之间使用批归一化和ReLU激活函数进行处理。

全局平均池化层用于将最后一个残差块的输出特征图转换为一维向量。最后，通过全连接层将这个向量映射到具体的类别，并使用Softmax函数进行分类。

总的来说，ResNet-50的网络结构非常深，并且通过残差块解决了深层网络中的梯度消失问题，使得网络更易于训练和优化。

相关问题

resnet50网络结构图

ResNet50 是一种深度残差网络，它包含 50 个卷积层和全连接层。下面是 ResNet50 的网络结构图：


ResNet50 的输入是一张 $224\times224$ 的彩色图片，输出是一个 1000 维的向量，代表图片的分类概率。网络的核心是残差块，每个残差块包含两个 $1\times1$ 的卷积层、两个 $3\times3$ 的卷积层和一个恒等映射。残差块的输入和输出相加后，再通过 ReLU 激活函数，得到残差块的输出。ResNet50 还包含池化层、全连接层和 Softmax 层。

3d resnet50网络结构示意图

### 3D ResNet50 网络架构解析

3D ResNet50 是一种扩展自传统2D ResNet50的卷积神经网络，旨在处理视频或其他时间序列数据中的三维信息。该网络通过引入第三维度（即时间轴），使得每一层不仅能够捕捉空间特征还能理解跨帧的时间动态变化。

#### 主要组件
- **输入层**：接受尺寸为 \(T \times H \times W\) 的连续帧作为输入，其中 T 表示时间长度（帧数），H 和 W 分别代表高度和宽度。

- **初始卷积层**：应用一次7×7×7大小的空间-时间滤波器进行下采样操作，步幅设为(1,2,2)，随后接最大池化层进一步减少体积至约一半[^4]。

- **残差模块堆叠**：
- 整体结构遵循标准ResNet模式，分为四个阶段，每个阶段内含若干个瓶颈型(bottleneck)残差单元；
- 这些单元内部先降维再升回原通道数，有效降低了计算成本并促进了更深层次的信息传递效率；
- 特别的，在第一个残差块之前会有一个stride=2用于缩小分辨率的操作以适应不同尺度下的表征需求。

- **全局平均池化与全连接分类头**：最终经过一系列卷积运算后的高阶语义特征图会被压缩成固定长度向量，并送入Softmax函数完成类别预测任务[^5]。

import torch.nn as nn

class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4
    
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=(1, 1, 1), downsample=None):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv3d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm3d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv3d(
            planes,
            planes,
            kernel_size=3,
            stride=stride,
            padding=1,
            bias=False
        )
        self.bn2 = nn.BatchNorm3d(planes)
        self.conv3 = nn.Conv3d(
            planes,
            planes * self.expansion,
            kernel_size=1,
            bias=False
        )
        self.bn3 = nn.BatchNorm3d(planes * self.expansion)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride
        
    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out