CCNet代码详解

实际上CCnet,基本相当于在卷积提取特征之后（用的resnet），加上了一个自己的head,也就是所谓的十字交叉注意力机制/module。

ResNet由bottleNeck和basicBlock组成。

BasicBlock、bottleneck的结构：

• 左图：一个积木块(56×56个特征图)，如图3所示，用于ResNet-34。右图：ResNet-50/101/152的“瓶颈”构建块。
• 左边的就叫做BasicBlock,右边就叫bottleneck
  我们可以看到方框（就是一个卷积层layer）中的数字33,64，表示什么意思呢？就是卷积的大小是33的，然后维度是64，就是特征层有64个（大小是33），叠加在一起就是一个方块的样子，那在BasicBlock中，两个层的大小是相等，所以加在一起是长方体。
• 这样的话，是否就能够理解，bottleneck这个残差块的名字的由来了呢？
  没错，上面是11，64大小的块，中间是33，64大小的块，下面是1*1，256大小的块，叠加在一起ÿ