resnet34网络结构图

ResNet34网络结构图如下:

1. Conv1: 输入通道为3，输出通道为64的卷积层，卷积核大小为7x7，步长为2，padding为3。
2. MaxPool: 最大池化层，池化核大小为3x3，步长为2，padding为1。
3. Conv2_x: 包含3个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元由2个3x3的卷积层组成，输出通道数为64。
4. Conv3_x: 包含4个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为128，其余卷积层的输出通道数为64。
5. Conv4_x: 包含6个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为256，其余卷积层的输出通道数为128。
6. Conv5_x: 包含3个残差块，每个残差块包含2个残差单元。每个残差单元的第一个卷积层的输出通道数为512，其余卷积层的输出通道数为256。
7. AvgPool: 平均池化层，池化核大小为7x7，步长为1。
8. Flatten: 将特征图展平为一维向量。
9. FC: 全连接层，输出通道数为1000，对应1000个类别的分类结果。