resnet50网络结构

ResNet50是一种深度神经网络结构，由Microsoft Research Asia团队提出。它是ResNet系列网络的一种，可以用于图像分类、物体检测和语义分割等任务。

ResNet50的网络结构如下：

1. 输入层：224 x 224 x 3的图像

2. Convolutional Layer：7 x 7的卷积核，步长为2，输出特征图为112 x 112 x 64

3. Max Pooling Layer：3 x 3的池化核，步长为2，输出特征图为56 x 56 x 64

4. Residual Block1：由两个3 x 3的卷积层和一个跳跃连接组成，输出特征图为56 x 56 x 256

5. Residual Block2：由三个3 x 3的卷积层和一个跳跃连接组成，输出特征图为28 x 28 x 512

6. Residual Block3：由四个3 x 3的卷积层和一个跳跃连接组成，输出特征图为14 x 14 x 1024

7. Residual Block4：由三个3 x 3的卷积层和一个跳跃连接组成，输出特征图为7 x 7 x 2048

8. Global Average Pooling Layer：将特征图的每个通道进行平均，输出特征向量为2048维

9. Fully Connected Layer：输出为1000维，对应于ImageNet数据集的1000个类别

10. Softmax Layer：将输出的1000维向量转化为对应每个类别的概率值。

ResNet50采用了残差学习的思想，通过跳跃连接来解决深度神经网络中的梯度消失和信息瓶颈问题，从而在更深的网络结构中取得更好的性能表现。