ResNet18网络结构
时间: 2023-12-15 22:10:07 浏览: 30
ResNet18是一种深度残差网络,由Microsoft Research团队在2015年提出。它的网络结构如下:
输入层 -> 卷积层(64个3x3卷积核,步长为1,padding为1) -> 批量归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块x2 -> 残差块x2 -> 残差块x2 -> 残差块x2 -> 全局平均池化层 -> 全连接层(1000个神经元) -> 输出层
其中,每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成,这个跳跃连接用于解决深度残差网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。ResNet18总共有4个残差块,每个残差块内的卷积层都有64个3x3卷积核。ResNet18的参数量为11.17M,适用于图像分类、目标检测等任务。
相关问题
resnet18网络结构
### 回答1:
ResNet-18是一个基于残差网络的深度卷积神经网络,它包含18个卷积层和全连接层。以下是ResNet-18的网络结构:
输入图像(224x224x3)
卷积层1(7x7卷积核,64个卷积核,步长2)+ BN + ReLU
最大池化层(3x3池化核,步长2)
残差块1(64个卷积核,2个3x3卷积层,每层都有BN和ReLU激活函数)
残差块2(128个卷积核,2个3x3卷积层,每层都有BN和ReLU激活函数)
残差块3(256个卷积核,2个3x3卷积层,每层都有BN和ReLU激活函数)
残差块4(512个卷积核,2个3x3卷积层,每层都有BN和ReLU激活函数)
全局平均池化层
全连接层(1000个神经元)
Softmax输出
ResNet-18的关键在于残差块,它允许网络直接拟合残差函数,从而避免了梯度消失问题,使得网络能够更好地训练。
### 回答2:
ResNet-18是一种用于图像分类的卷积神经网络结构。它是ResNet系列网络中的一员,由深度残差网络(Residual Network)发展而来。
ResNet-18主要由多个残差模块组成。每个残差模块中包含两个卷积层和一个跳跃连接。卷积层使用3x3的卷积核进行卷积操作,并使用ReLU激活函数进行非线性变换。跳跃连接将输入直接添加到残差模块的输出,以解决深层网络中的梯度消失问题。
在ResNet-18中,首先是一个7x7的卷积层,用于图像的初步特征提取。然后是一个最大池化层,将图像尺寸缩小为原来的一半。接下来是4个残差模块的堆叠,每个模块中包含两个3x3的卷积层。在每个模块的第一个卷积层后,图像尺寸会减小,通道数会增加。模块之间的通道数和图像尺寸变化如下:64-64、64-128、128-256、256-512。
最后,全局平均池化层将特征图转换成一个向量,并通过一个全连接层映射到最终的分类结果。在全连接层之后,通常还会添加一个softmax层用于分类。
ResNet-18相对于传统的深度卷积网络具有更强的表达能力和更好的训练结果。它采用跳跃连接和残差结构可以有效地解决梯度消失问题,并使网络训练更加稳定和高效。因此,ResNet-18成为了图像分类等任务中的一种重要网络结构。
### 回答3:
ResNet18是一种深度卷积神经网络模型,它是ResNet系列模型中较为简单和轻量级的一种。ResNet18的网络结构由18个卷积层和全局平均池化层组成。
ResNet18的基本模块是残差模块,这种模块可以解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,同时可以加速模型的训练过程。每个残差模块包括两个卷积层,一个标准化层和一个跳跃连接。跳跃连接将输入直接与输出相加,使得梯度能够更轻松地传播。
ResNet18的第一个残差模块由一个7×7的卷积层、一个最大池化层和两个基本的残差模块组成。其余的模块由若干个基本的残差模块组成。最后,全局平均池化层将特征图转换为一个固定长度的向量,并通过一个全连接层将其映射到分类数目的维度。
与其他深度网络相比,ResNet18在参数量和运算量方面都较少,因此更易于训练和部署。它可以很好地解决图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务,并在一些基准测试中表现优异。
总之,ResNet18是一种具有18个卷积层和全局平均池化层的深度卷积神经网络模型。通过引入残差模块,它可以有效地训练深度网络,并在图像分类和计算机视觉任务中取得很好的性能。
resnet18网络结构简图
回答: resnet18网络结构简图如下所示:
```
输入 -> 7x7卷积层,64个卷积核,步长2,填充3 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层,3x3池化核,步长2,填充1 -> resnet block1 -> resnet block2 -> resnet block3 -> resnet block4 -> 平均池化层,7x7池化核,步长1 -> 全连接层,输出类别数
```
其中,每个resnet block包含两个basic block,每个basic block的结构如下:
```
输入 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> 残差连接 -> ReLU激活函数
```
在resnet block之间的残差连接使用1x1卷积层,而在resnet block内部的残差连接使用恒等映射(identity mapping)。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Resnet-18网络图示理解](https://blog.csdn.net/weixin_42899627/article/details/108228782)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [resnet50 网络结构全图](https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/125467809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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