Tc.小浩
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ResNet网络解析

文章目录

  • 一、什么是ResNet网络结构
  • 50、101、152层的网络

一、什么是ResNet网络结构

ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。
ResNet网络解析_第1张图片
ResNet网络解析_第2张图片
左边是输入的256的通道数，先在主干上进行3x3x256的卷积，之后再进行激活函数relu，然后再进行3x3x256的卷积，最后和旁边捷径进行相加，必须保证两者的shape相同，再进行relu激活函数。

右边图通过1x1x64进行降维，再进行激活函数，然后进行3x3x64的卷积核，进行激活函数，再进行1x1x256的卷积核进行升维操作，在进行相加操作，激活函数

50、101、152层的网络

ResNet网络解析_第3张图片

网络中的亮点

  • 超深的网络结构(突破1000层)
  • 提出残差(residual)模块
  • 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)

ResNet网络解析_第4张图片
ResNet网络的每个参数的对比
ResNet网络解析_第5张图片

下图为旁支为实线和虚线的区别
ResNet网络解析_第6张图片
对于左边的残差结构，输入和输出的shape是相同的，可以直接相加

对于右边的残差结构中，在旁支虚线上进行了步长stride为2的操作，让长和宽缩小了2倍，再进行1x1x128的卷积操作，变成28x28x128。如果相加必须保证shape相同。在主干上，先进行了stride步长为2，把原来的图像进行缩小2倍，变成28x28，再进行stride为1的操作，图像长宽不变

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