resnet网络结构详解（resnet101网络结构）

科技前沿 • 2025-06-17 13:13 • 阅读 75

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 <p>ResNet-101 是一种深度卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;&#xff0c;属于残差网络&#xff08;Residual Network&#xff09;系列。它在许多计算机视觉任务中表现出色&#xff0c;比如图像分类、目标检测等。以下是 ResNet-101 网络的详细介绍&#xff1a;</p>

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1. 背景与目标

ResNet-101 是由 Kaiming He 等人在 2015 年提出的 ResNet（Residual Network）中的一个变种。其主要创新是引入了残差学习（Residual Learning）的方法，这使得网络可以更深而不容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提升了网络的表现力和训练效率。

2. 网络结构

基本构建块

残差块（Residual Block）：ResNet-101 使用的主要构建块是 Bottleneck 残差块。每个 Bottleneck 块包含三个卷积层：
1. 1x1 卷积：用于降低维度。
2. 3x3 卷积：用于提取特征。
3. 1x1 卷积：用于恢复维度。
这些卷积层被 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数所包围。残差块的输出与输入通过加法操作进行融合，形成最终的块输出。

网络层次

输入层：通常是一个大尺寸的卷积层（例如 7x7 卷积，步幅为 2）和一个最大池化层。
四个阶段（Stages）：
- Layer 1：由若干个 Bottleneck 残差块组成，通常有 3 个块。
- Layer 2：由若干个 Bottleneck 残差块组成，通常有 4 个块。
- Layer 3：由若干个 Bottleneck 残差块组成，通常有 23 个块。
- Layer 4：由若干个 Bottleneck 残差块组成，通常有 3 个块。
每一层的输出通道数和步幅都是不同的，通常是随着网络深度的增加而增加。
输出层：全局平均池化层（Global Average Pooling）将特征图的空间维度压缩到 1x1，然后通过全连接层（Fully Connected Layer）进行分类或回归。

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3. 优点

深度网络训练：由于引入了残差学习，ResNet 可以有效训练非常深的网络，而不会出现传统深度网络中的梯度消失或梯度爆炸问题。
性能优越：ResNet-101 在多个标准数据集（如 ImageNet）上表现优越，证明了其有效性和泛化能力。
迁移学习：可以将预训练的 ResNet-101 模型用于其他任务，如目标检测、图像分割等，具有很好的迁移学习能力。

4. 应用

图像分类：在大规模数据集（如 ImageNet）上的图像分类任务中，ResNet-101 表现优异。
目标检测：作为 backbone 网络，ResNet-101 被广泛应用于目标检测模型中，如 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN。
图像分割：ResNet-101 也被用于图像分割任务，通过将其与特定的解码器结构结合，可以实现高质量的分割结果。

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