resnet34的网络结构
时间: 2024-05-24 15:09:01 浏览: 17
ResNet-34是一种深度残差网络(Residual Network)结构,由于其具有较高的识别准确率和相对较浅的网络深度,被广泛用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。
ResNet-34的网络结构主要由基础块(Basic Block)和瓶颈块(Bottleneck Block)两种模块组成。其中,基础块由两层卷积和一层恒等映射组成,用于学习图像的低层次特征。瓶颈块由三层卷积和一层恒等映射组成,其中中间一层卷积具有较大的卷积核尺寸,用于学习图像的高层次特征。
具体地,ResNet-34的网络结构包含5个阶段(stage),每个阶段由若干个基础块或瓶颈块组成,其中第一个阶段由一层7x7的卷积、一层最大池化和若干个基础块组成,后续4个阶段分别由若干个瓶颈块组成。最后,全局平均池化和全连接层用于分类输出。
相关问题
ResNet34网络结构
ResNet34是一种深度残差网络(Residual Network)结构,它以34层为基础。这个网络结构由残差块(Residual Block)组成,每个残差块内部有多个卷积层和批量归一化层,以及跳跃连接(Skip Connection)。
具体来说,ResNet34由多个残差块构成,其中包括三个阶段(stage):第一阶段有一个7x7的卷积层,接着是一个最大池化层,然后是一系列的残差块;第二阶段有两个残差块;第三阶段也有两个残差块。
每个残差块内部的卷积层通常采用3x3的卷积核,用于提取特征。而跳跃连接将输入直接加到残差块的输出上,可以帮助信息更好地传递,并且缓解了梯度消失的问题。
ResNet34是ResNet系列中较小的一个,相比于更深的结构(如ResNet50、ResNet101等),它在一定程度上减少了参数数量和计算量,同时仍能获得较好的性能。
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。