resnet18模型结构图

ResNet18是一种深度残差网络（Residual Network），由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中首次提出。它包含18层（不含输入和输出层），主要特点是引入了残差块（Residual Block），解决了深度学习网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深入地学习。

该模型的基本结构包括几个关键部分：

1. **输入卷积层**：通常是一个3x3的卷积层，用于提取原始图像的第一个特征映射。

2. **残差块**：这是ResNet的核心组成部分，每个块包含两个3x3卷积层，其中第一个卷积层后面跟着ReLU激活函数，然后通过一个跳跃连接绕过这一层，以便直接传递输入到后续的层。这样的设计允许信息在网络深处也能无损地流动。

3. **堆叠残差块**：ResNet18由一系列残差块堆叠而成，通常每四个残差块之间会有一个下采样层（例如max pooling），以减小特征图尺寸并增加感受野。

4. **全局平均池化层**：在最后一个残差块之后，一般会用一个全局平均池化来降低维度，并生成固定长度的特征向量。

5. **全连接层和分类层**：将全局平均池化的结果展平，经过一个或多个全连接层，最后连接到一个softmax层进行类别预测。

相关问题

resnet18模型结构

ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它是ResNet系列中的一员。ResNet-18由多个卷积层、池化层、全连接层和残差块（Residual Block）组成。下面是ResNet-18模型的结构：

1. 输入层：接受输入图像的像素值。

2. 卷积层：使用7x7的卷积核进行卷积操作，步长为2，输出通道数为64，同时进行批归一化和ReLU激活函数操作。

3. 池化层：使用3x3的最大池化操作，步长为2，减小特征图的尺寸。

4. 残差块：由多个残差单元组成，每个残差单元包含两个卷积层和一个跳跃连接。每个卷积层都使用3x3的卷积核，输出通道数为64。在每个残差单元的第一个卷积层后进行批归一化和ReLU激活函数操作。

5. 残差块重复：将多个残差单元堆叠在一起，形成不同深度的网络。ResNet-18中有4个残差块重复。

6. 全局平均池化层：对最后一个残差块的输出特征图进行全局平均池化操作，将特征图的高度和宽度降为1。

7. 全连接层：将全局平均池化层的输出连接到一个全连接层，用于分类任务。在ResNet-18中，全连接层的输出节点数为1000，对应于ImageNet数据集的1000个类别。

8. Softmax层：对全连接层的输出进行Softmax操作，得到每个类别的概率分布。

resnet50模型结构图

以下是ResNet50的模型结构图：


ResNet50是由一系列残差块（Residual Blocks）组成的深度卷积神经网络。它包含了50个卷积层，在ImageNet数据集上表现出色，被广泛用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。每个残差块包含了两个卷积层和一个跳跃连接（Skip Connection），跳跃连接能够保留原始输入的信息，防止梯度消失，使得神经网络可以更深。

ResNet50的网络结构相对较复杂，但是它的表现却非常出色，是深度学习领域的经典模型之一。