resnet101网络结构示意图

请参考以下网络结构示意图，这是ResNet101的残差结构示意图：

[图片]

在ResNet101中，有5个阶段，每个阶段由若干个残差块组成。第一个阶段（conv1和maxpool）用于对输入图像进行下采样和特征提取。随后的四个阶段（conv2_x，conv3_x，conv4_x和conv5_x）分别包含了各自的残差块。

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resnet101网络结构图

以下是ResNet101的网络结构图：

Input: 224x224x3

Layer 1:
Convolutional layer (7x7 kernel, stride 2) -> Batch Normalization -> ReLU -> Max Pooling (3x3 kernel, stride 2)
Output: 56x56x64

Layer 2:
Convolutional layer (1x1 kernel, stride 1) -> Batch Normalization -> ReLU
Convolutional layer (3x3 kernel, stride 1) -> Batch Normalization -> ReLU
Convolutional layer (1x1 kernel, stride 1) -> Batch Normalization -> ReLU
Shortcut connection: Input -> Batch Normalization
Output: 56x56x256

Layer 3:
Convolutional layer (1x1 kernel, stride 1) -> Batch Normalization -> ReLU
Convolutional layer (3x3 kernel, stride 2) -> Batch Normalization -> ReLU
Convolutional layer (1x1 kernel, stride 1) -> Batch Normalization -> ReLU
Shortcut connection: Input -> Convolutional layer (1x1 kernel, stride 2) -> Batch Normalization
Output: 28x28x512

Layers 4-23:
Similar structure as Layer 3, but with increasing number of filters and decreasing spatial dimensions
Shortcut connection: Input -> Convolutional layer (1x1 kernel, appropriate stride) -> Batch Normalization
Output: 7x7x2048

Layer 24:
Average Pooling (7x7 kernel, stride 1)
Output: 1x1x2048

Layer 25:
Fully Connected layer (output size: number of classes)
Output: Number of classes

resnet101网络结构图详解

ResNet101是一种深度残差网络，由Kaiming He等人于2016年提出。它是ResNet系列中的一种，是在ResNet50的基础上增加了更多的层数而得到的。下面是ResNet101网络结构图的详解。

ResNet101网络结构图中有101层，其中第一层是7x7的卷积层，之后是4个阶段（stage），每个阶段包含若干个残差块（residual block）。最后是一层全局平均池化（global average pooling）和一层全连接层（fully connected layer）。

每个残差块由两个3x3的卷积层组成，每个卷积层后面都有一个批量归一化（batch normalization）和ReLU激活函数。在残差块之间也有批量归一化和ReLU激活函数，但没有卷积层。每个阶段的第一个残差块使用1x1的卷积层将输入的通道数转换为输出的通道数，以便与后续的残差块进行加和操作。

ResNet101的主要贡献是引入了残差块的概念，使得网络可以更深更容易训练。它在ImageNet数据集上的表现非常出色，达到了当时的最优水平。