resnet彩色结构图

<<用:跟VggNet类似，ResNet也有多个不同层的版本，而残差结构也有两种对应浅层和深层网络： 下图中左侧残差结构称为 BasicBlock，右侧残差结构称为 Bottleneck 下图是原论文给出的不同深度的ResNet网络结构配置，注意表中的残差结构给出了主分支上卷积核的大小与卷积核个数，表中 残差块×N 表示将该残差结构重复N次。 原文的表注中已说明，对于ResNet 18/34/50/101/152，conv3_x, conv4_x, conv5_x所对应的一系列残差结构的第一层残差结构都是虚线残差结构。 。 引用:残差网络由许多隔层相连的神经元子模块组成，我们称之为 残差块 Residual block。单个残差块的结构如下图所示： ResNet中的残差结构 。 引用:下面是 ResNet 18/34 和 ResNet 50/101/152 具体的实线/虚线残差结构图： .>>

根据提供的引用内容，我无法提供彩色结构图。很抱歉。但是你可以通过搜索引擎或者查阅相关文献来找到ResNet的彩色结构图。

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。

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。