目录
- 1、论文中提出的ResNet网络结构
- 2、tensorflow中的三种ResNet或ResNeXt结构单元
- 2.1、第一种结构单元
- 2.2 第二种结构单元
- 2.3 第三种结构单元
1、论文中提出的ResNet网络结构
tensorflow的Keras高级API中定义了50,101和152层的ResNet和ResNeXt，其中的bottlenect结构的实现在后面介绍。
2、tensorflow中的三种ResNet或ResNeXt结构单元
tensorflow2.2官方代码中ResNet结构单元共有三种，其中第二种是每个stage前先进行BN和activation操作；第三种是ResNeXt网络所采用的的grouped conv。
2.1、第一种结构单元
ResNet中的第一种bottleneck结构单元，结构单元中含有三个卷积结构，每个卷积结构都包括CBR(conv+BN+ReLu)，三个卷积结构中卷积操作的卷积核大小分别为11、33和1*1，官方实现代码：
当blocks等于2时，得到的残差网络结构：
2.2 第二种结构单元
第二种ResNet结构单元定义代码如下所示：
2.3 第三种结构单元
定义代码如下：
以上代码定义的网络结构如下图所示：
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