resnet-18网络结构示意图

ResNet-18是一种基于深度残差学习（Residual Learning）的卷积神经网络架构，由Kaiming He等人于2015年提出。它特别之处在于引入了残差块（Residual Block），这种设计有效地解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以达到更深的层次。

ResNet-18的基本结构包括：

1. **输入层**：接收图像数据，通常是对224x224大小的RGB彩色图片进行预处理。
2. **几个基本块（Basic Blocks）**：网络主体由一系列的残差块构成，每个块一般包含两个3x3卷积层、一个BN层（Batch Normalization）和一个ReLU激活函数。在开始阶段，有几层可能会使用较大的卷积核（如7x7）作为首部的"瓶颈"结构。
3. **残差连接（Skip Connections）**：在每个基本块之间，通过加上原输入特征图到当前块输出，实现了直接跨层的信息传递，有助于模型训练。
4. **过渡层（Transition Layers）**：在网络的某些地方，会使用1x1卷积来减小通道数，并随后跟上2x2的最大池化层，用于降低特征图的尺寸。
5. **全局平均池化（Global Average Pooling）**：在最后一个残差块之后，应用全球平均池化来提取整个特征图的平均值，然后将其展平成一维向量。
6. **全连接层（Classification Layer）**：将上一步得到的一维向量送入一个或多个分类节点，用于最终的预测任务。

相关问题

resnet-101网络结构图

ResNet-101网络结构如下所示：

输入图像 -> 卷积层 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 残差块（x3） -> 残差边界块 -> 残差块（x4） -> 残差边界块 -> 残差块（x23） -> 残差边界块 -> 残差块（x3）-> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出。

其中，每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成，残差边界块使用比较特殊的方式进行跳跃连接。ResNet-101网络主要用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。

resnet-50 网络结构文字叙述

ResNet-50是一种深度卷积神经网络，由多个卷积层和池化层组成。它的基本结构是残差块，每个残差块包含了两个3x3的卷积层和一个跳跃连接。ResNet-50由多个残差块组成，其中第一个残差块包含一个1x1的卷积层，用于将输入的通道数调整为64。接下来的四个阶段中，每个阶段包含了多个残差块，每个残差块的通道数都是逐渐增加的。具体来说，第一个阶段包含了3个残差块，每个残差块的通道数分别为64、64、256；第二个阶段包含了4个残差块，每个残差块的通道数分别为128、128、512；第三个阶段包含了6个残差块，每个残差块的通道数分别为256、256、1024；第四个阶段包含了3个残差块，每个残差块的通道数分别为512、512、2048。最后，全局平均池化层将特征图转换为向量，然后通过一个全连接层输出分类结果。