resnet34和resnet50的输入输出一样吗?
时间: 2023-11-19 18:04:52 浏览: 36
根据引用中的ResNet结构图可以看出,ResNet中每个stage都包含多个残差块,每个残差块中包含多个卷积层。在每个stage中,第一个残差块的输入和输出尺寸相同,而后续的每个残差块的输入和输出尺寸都会减半。这是因为在每个stage中,第一个残差块使用的是步长为1的卷积层,而后续的每个残差块使用的是步长为2的卷积层,因此每个stage的输出尺寸都会减半。
根据引用中的代码,resnet34和resnet50的输入输出尺寸是不一样的。resnet34和resnet50都是在ImageNet数据集上预训练的模型,但是它们的网络结构不同,因此输入输出尺寸也不同。具体来说,resnet34的输入尺寸为224x224,输出尺寸为7x7,而resnet50的输入尺寸为224x224,输出尺寸为1x1。
```python
import torchvision.models as models
resnet34 = models.resnet34(pretrained=True)
print(resnet34)
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
print(resnet50)
```
相关问题
resnet34和resnet50结构图
ResNet(Residual Network)是一种非常流行的深度卷积神经网络架构,它在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题上取得了重大突破。ResNet34和ResNet50是ResNet的两个不同版本,它们的主要区别在于网络的深度和参数量。
ResNet34的结构图如下所示:
```
输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 10 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层
```
其中,每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。ResNet34总共有10个残差块,因此网络的深度为34层。
ResNet50的结构图如下所示:
```
输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 3 -> 残差块 * 4 -> 残差块 * 6 -> 残差块 * 3 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层
```
与ResNet34相比,ResNet50的网络更深,包含了更多的残差块。具体来说,ResNet50有3个残差块的组合,每个组合包含了4个残差块,最后还有一个额外的残差块。因此,ResNet50总共有50层。
resnet34和resnet50结构图介绍
ResNet(Residual Network)是一种非常流行的深度残差网络,它在2015年由Kaiming He等人提出。ResNet通过引入残差连接(residual connection)解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得网络可以更深更容易训练。
ResNet34和ResNet50是ResNet系列中的两个典型模型,它们的结构图如下所示:
1. ResNet34结构图:
```
输入
|
卷积层(64个3x3卷积核)
|
残差块(3个残差单元)
|
全局平均池化
|
全连接层(输出类别数)
|
输出
```
ResNet34由一个初始的卷积层和4个残差块组成,每个残差块包含多个残差单元。每个残差单元由两个卷积层和一个跳跃连接组成,其中第一个卷积层用于降低特征图的维度,第二个卷积层用于恢复特征图的维度。最后通过全局平均池化和全连接层得到最终的输出。
2. ResNet50结构图:
```
输入
|
卷积层(64个7x7卷积核,步长2)
|
批量归一化
|
激活函数(ReLU)
|
最大池化(3x3池化核,步长2)
|
残差块(3个残差单元,每个残差单元包含3个卷积层)
|
残差块(4个残差单元,每个残差单元包含4个卷积层)
|
残差块(6个残差单元,每个残差单元包含6个卷积层)
|
残差块(3个残差单元,每个残差单元包含3个卷积层)
|
全局平均池化
|
全连接层(输出类别数)
|
输出
```
ResNet50相比于ResNet34更深更复杂,它由一个初始的卷积层、4个残差块和多个残差单元组成。每个残差块内的残差单元数量不同,分别为3、4、6和3个。每个残差单元内部包含多个卷积层和跳跃连接。最后通过全局平均池化和全连接层得到最终的输出。