resnet18网络模型结构图

### ResNet18 网络模型结构图

ResNet18 是一种经典的卷积神经网络架构，在深度学习领域广泛应用于图像识别任务。该模型由多个残差块组成，这些残差块帮助缓解了深层网络中的梯度消失问题[^2]。

#### 残差连接机制
ResNet18 的核心特点是其引入的跳跃连接（skip connections），即所谓的残差学习单元。这种设计允许信息绕过某些层直接传递给后续层，从而有效地解决了随着网络加深而可能出现的退化问题[^3]。

#### 层级构成
具体来说，ResNet18 主要分为以下几个部分：

- **输入层**：接收大小为 \(224 \times 224\) 像素彩色图片作为输入。

- **初始卷积层**：应用7x7卷积核提取特征，并通过最大池化操作减少空间维度。

- **四个阶段的基础模块堆叠**：
- Stage 1 到 Stage 4 各自包含了两个基本的残差块；
- 这些阶段内的通道数依次翻倍增长；

- **全局平均池化层** 和 **全连接分类器**

以下是简化版的 ResNet18 架构可视化表示：

Input -> Conv(7×7,64) -> MaxPool(3×3) ->
Stage1(BasicBlock × 2) ->
Stage2(BasicBlock × 2) ->
Stage3(BasicBlock × 2) ->
Stage4(BasicBlock × 2) ->
GlobalAvgPool -> FC(num_classes)

为了更直观理解这个架构，下面给出一张典型的 ResNet18 结构图表：


此图为 PyTorch 官方文档中提供的标准 ResNet18 图形展示，清晰展示了各层次之间的关系以及数据流方向[^1]。