Resnet101网络结构
时间: 2023-12-15 15:28:57 浏览: 88
ResNet101是一种深度残差网络,由101个卷积层组成。它的主要特点是引入了残差块,使得网络可以更深,同时避免了梯度消失的问题。ResNet101的网络结构如下:
1. 输入层:224x224x3的图像
2. 卷积层:7x7的卷积核,步长为2,输出112x112x64的特征图
3. 池化层:3x3的池化核,步长为2,输出56x56x64的特征图
4. 残差块:由多个残差单元组成,每个残差单元包含两个3x3的卷积层和一个跳跃连接,其中第一个卷积层的输出通道数为B,第二个卷积层的输出通道数为4B,跳跃连接将输入直接加到输出上。ResNet101共有4个残差块,每个残差块包含多个残差单元。
5. 全局平均池化层:对每个特征图进行平均池化,输出1x1x2048的特征向量
6. 全连接层:将特征向量映射到1000维的向量,表示1000个类别的概率分布
相关问题
resnet101网络结构图
以下是ResNet101网络结构图:
![ResNet101](https://miro.medium.com/max/2000/1*ykW0_KR8GQI-3tctCvA2Gw.png)
ResNet101是由101层卷积层和全连接层组成的深度神经网络。它采用了残差学习的思想,使得网络可以更加深层次地学习。在ResNet101中,每个残差块包括两个3x3的卷积层,其中第一个卷积层的步幅为1,第二个卷积层的步幅为2,这样可以使特征图尺寸减半。同时,每个残差块还包括一个shortcut连接,用于跳过卷积层中的部分特征。这样可以避免梯度消失的问题,使得网络可以更加深层次地学习。ResNet101在ImageNet上的表现非常出色,是当时最优秀的网络之一。
resnet101 网络结构代码
以下是ResNet101网络结构的代码,使用PyTorch实现:
```python
import torch.nn as nn
class Bottleneck(nn.Module):
expansion = 4
def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(Bottleneck, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion)
self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_planes != planes * self.expansion:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion)
)
def forward(self, x):
out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
out = nn.ReLU()(self.bn2(self.conv2(out)))
out = self.bn3(self.conv3(out))
out += self.shortcut(x)
out = nn.ReLU()(out)
return out
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=1000):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_planes = 64
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
self.linear = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1)
layers = []
for stride in strides:
layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
self.in_planes = planes * block.expansion
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
out = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)(out)
out = self.layer1(out)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = self.layer4(out)
out = nn.AvgPool2d(kernel_size=7, stride=1)(out)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.linear(out)
return out
def ResNet101():
return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3])
```
这个代码实现了ResNet101的网络结构。其中Bottleneck类定义了ResNet中的一个基本块,ResNet类定义了整个网络结构,包括多个Bottleneck块和全连接层。最后的ResNet101函数用于创建ResNet101网络。