1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这里的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。图像分类（Image Classification）是计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。很多任务也可以转换为图像分类任务。比如人脸检测就是判断一个区域内是否有人脸，可以看作一个二分类的图像分类任务。
ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。下图就是一个ResNet18的基本网络架构，其中并未加入批量化归一和池化层。
（1）7*7卷积层
首先根据论文中所说的首先经过一个卷积层。这个卷积层的卷积核的大小为77，步长为2，padding为3，输出通道为64。
（2）池化层
这里通过一个最大池化层，这一层的卷积核的大小是33，步长为2，padding为1。最后输出数据的大小为6456*56.也就是说这个池化不改变数据的通道数量，而会减半数据的大小。
（3）第一个3*3卷积层
第一个卷积33卷积层，卷积核的大小为33，步长为1，padding为1。最后通过两个第一个卷积层的输出数据大小为，也就是这一层不改变数据的大小和通道数。
（4）第二个3*3卷积层
首先通过一个11的卷积层，并经过一个下采样。这样最后的输出数据为12828*28。也就是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（5）第三个3*3卷积层
同样进行11卷积，和下采样。这样最后的输出为25614*14。也就是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（6）第四个3*3卷积层
是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（7）平均池化层
最后输出为51211
（8）线性层
3.MATLAB核心程序
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