1.超级详细的模型ResNet代码解读（Pytorch）
2.resnet论文详解附代码实现
3.ResNet论文笔记及代码剖析
4.ResNet（深度残差网络）原理及代码实现（基于Pytorch）
5.ResNet18模型完整网络结构图与代码复现
6.经典ResNet 和代码复现

超级详细的ResNet代码解读（Pytorch）

       ResNet的最大贡献是解决卷积神经网络深度增加但模型效果变差的问题，避免过拟合。源码直观理解，模型ResNet通过残差学习，源码使得网络深度加深时，模型模型能够表征的源码虚拟主机php源码最优解不低于浅层网络。残差网络由block构成，模型每个block包含前block的源码输入，通过残差连接保持信息流通，模型简化训练过程。源码block内部包含卷积层和激活函数，模型如conv1x1和conv3x3，源码其中conv3x3可能会改变特征图大小，模型而conv1x1仅改变通道数。源码

       在ResNet中，模型层以下使用BasicBlock，层以上使用BottleNeck，网络中的卷积层除了conv1之外，主要是1x1和3x3卷积。BasicBlock包含两个conv3x3层，BottleNeck包含三个卷积层。每个block在经过两个conv3x3层后，数据经过残差连接与输入相加，实现残差学习。ResNet的代码详细解读涵盖了网络的基本组件、特征图尺寸变化和通道数变化。

       ResNet由多个block组成，block内部包含卷积层、激活函数和跳接连接，不同block的配置决定了网络的深度和宽度。ResNet的代码通过foward函数实现，其中layers参数决定每一层包含的block数量。每个layer中，除了第一个block使用特定stride，其他block的stride默认为1，这样可以控制特征图的大小变化，同时改变通道数。ResNet通过这些机制，实现有效的深度学习模型，提高模型在更深网络结构上的性能。

resnet论文详解附代码实现

       ResNet论文详解附代码实现

       论文名字：《Deep Residual Learning for Image Recognition》

       论文地址：

       代码地址：

       引言

       ResNet：深度残差网络，agar.io 源码由大佬 何凯明 提出。因此荣获 CVPR最佳论文奖。ResNet主要解决深度网络退化问题，是CNN图像史上的一件里程碑事件。ResNet在ILSVR和COCO 图像挑战赛上取得显著成绩。

       ResNet取得了五项第一，并刷新了CNN模型在ImageNet数据集上的成绩。

       ResNet可以解决什么问题？

       ResNet解决深度神经网络中的“退化”问题！

       我们知道，针对浅层网络，随着网络层的堆叠，模型性能逐渐提升。然而，深度网络在训练过程中，分类准确率可能达到饱和，随后性能快速下降，这就是“退化”现象。如图所示，左图为plain网络（类似VGG构造的深度神经网络）在ImageNet数据集上的误差，右图为ResNet网络的误差。可以看出，plain网络的误差随深度增加而增大，而ResNet的误差却能保持稳定。

       我们假设有一个浅层网络，通过增加新层建立更深的网络。深层网络的解空间理论上包含浅层网络的解空间。如果新层不做任何学习，仅仅复制浅层网络的特征，那么深层网络性能应该与浅层网络相同，不应出现“退化”现象。然而，深层网络性能下降，这说明优化过程存在问题。

       ResNet作者从调整模型结构入手，探索更易于优化的模型。将堆叠的几层layer称为一个block，期望的潜在映射为H(x)，如果直接学习H(x)，不如学习残差H(x)-x，即F(x):=H(x)-x，mfc 串口助手 源码这样将原路径改为F(x)+x。作者认为，这样更易于优化，因为直接学习潜在映射难度大，学习残差则相对容易。

       看到这里，我们有以下两个问题：

       1.为什么残差学习更容易？

       2.F(x)+x应该如何设计？

       残差学习

       残差学习为什么更容易？从直觉上讲，学的东西越少越容易学习。残差学习只需学习近似于0的东西，难度相对较小。从数学上讲，我们假设残差单元表示为：

       其中，

       x_l：第l层的输入

       x_l+1：第l层的输出

       F（）：残差块

       f（）：激活函数ReLU

       h(x_l)=x_l：表示恒等映射，shortcut

       基于上述公式，从浅层l到深层L的特征为：

       使用链式法则，可以求得方向过程的梯度：

       公式中：[公式] 表示损失函数关于x_L的梯度。括号中，1表示两层之间进行无损传播。在反向梯度传播中，残差块中任意两层该项的梯度都等于1，有效避免梯度消失和梯度爆炸。另一项残差梯度则需要经过带有权重（W）的层，其梯度值即使很小，但因为有1的存在，也不会导致梯度消失。

       那么，残差块应该如何设计？

       残差块

       一个残差块由F(x)+x构成，称为Residual Block，多个Residual Block串联构成ResNet。F(x)路径拟合残差，称为残差路径；x路径为恒等映射，称为shortcut。图中的⊕表示element-wise addition，要求F(x)和x的尺寸相同。

       ResNet中，残差路径大致分为两种：一种有bottleneck结构，下图右中的1×1卷积层，用于降维后再升维，主要出于降低计算复杂度的考虑；另一种没有bottleneck结构，下图左所示，spring3.1.1 源码由两个3×3卷积层构成。

       shortcut路径也分为两种，取决于残差路径是否改变feature map的数量和尺寸，可以是原封不动地输出x，或经过1×1卷积来升维或降采样。这些设计对网络性能的提升并不明显。

       至于Residual Block之间的衔接，在原论文中，F(x)+x经过ReLU后直接作为下一个block的输入x。

       ResNet网络结构

       ResNet为多个Residual Block的串联，下面比较ResNet-与-layer plain net和VGG的结构。通过调整block内的channel数量以及堆叠的block数量，可以轻易调整网络的宽度和深度，避免“退化”问题。训练数据足够时，逐步加深网络，可以得到更好的性能表现。

       网络性能对比

       ResNet在性能上与plain net和VGG相比有显著提升。

       ResNet代码，包含训练和测试网络结构的参考：

       cnblogs.com/shine-lee/p...

       zhuanlan.zhihu.com/p/...

ResNet论文笔记及代码剖析

       ResNet是何凯明等人在年提出的深度学习模型，荣获CVPR最佳论文奖，并在ILSVRC和COCO比赛上获得第一。该模型解决网络过深导致的梯度消失问题，并通过残差结构提升模型性能。

       ResNet基于深度学习网络深度的增加，提出通过残差结构解决网络退化问题。关键点包括：将网络分解为两分支，一为残差映射，一为恒等映射，网络仅需学习残差映射，简化计算复杂度。残差结构可以使用多层全连接层或卷积层实现，且不增加参数量。升维方式采用全补0或1 x 1卷积，后者在实验中显示更好的性能。

       ResNet网络结构由多个残差块组成，每个块包含一个或多个残差结构。VGG-网络基础上添加层形成plain-，其计算复杂度仅为VGG-的%。ResNet模型引入bottleneck结构，asp新闻采集源码通过1 x 1卷积降维和升维实现高效计算。Res、Res、Res等模型采用bottleneck结构，第一个stage输入channel维度统一为，跨层连接后需调整维度匹配。

       实验结果表明，ResNet解决了网络退化问题，Res模型在保持良好性能的同时，收敛速度更快。ResNet的性能优于VGGNet，尤其是在更深的网络结构下。使用Faster R-CNN检测时，将VGG-替换为ResNet-，发现显著提升。

       在PyTorch官方代码实现中，ResNet模型包含五种基本形式，每种形式在不同阶段的卷积结构各有特点。以Res为例，其源码包含预训练模型和参数设置，每个stage的残差块数量根据模型不同而变化。关键点包括选择BasicBlock或Bottleneck作为网络结构基础，以及采用1 x 1卷积实现高效降维与升维。

ResNet（深度残差网络）原理及代码实现（基于Pytorch）

       深度残差网络（ResNet）是一种革命性的神经网络结构，它在图像识别任务中取得了显著的突破，特别是在解决深度网络训练中遇到的梯度消失和退化问题。ResNet的核心思想是引入了残差模块，使得网络能够学习到更深的特征表示，同时保持梯度的有效传播。

       在ResNet中，卷积层、池化层和全连接层依然是基础组件，但它们以一种创新的方式组合。卷积层通过学习局部特征，如卷积核（自动学习）、池化（如最大池化，用于降维并保持特征不变性）和感受野来提取图像特征。池化层不仅减少了数据量，还增强了网络对平移的鲁棒性，如3x3卷积核处理RGB图像时生成4x4特征图。

       ResNet-/采用基础块（BasicBlock），其结构包括两个3x3卷积层，一个残差连接，以及Batch Normalization（BN）和ReLU激活。而ResNet-//则采用更深的瓶颈块（Bottleneck），通过扩张层（expansion=4）增加卷积深度，同时调整了1x1和3x3卷积的步距顺序以优化性能。

       BN层在ResNet中扮演着关键角色，它通过标准化每个批次的数据通道，保证了网络的训练速度和泛化能力。在训练时，BN计算每个batch的统计信息；在预测时，使用整个训练集的统计信息。BN的设置需要考虑批量大小，推荐使用较大的批处理以提高统计的准确性。

       迁移学习是ResNet的一大优点，它允许在预训练模型基础上快速训练，减少过拟合。浅层卷积层学习通用特征，全连接层则用于构建全局理解。迁移学习的策略包括训练所有层、只训练新层或添加新全连接层。

       代码实现方面，ResNet模型在PyTorch中定义了不同的结构，如resnet、resnet等，这些模型都有各自的block数目定义。模型加载预训练权重后，可以对单张或批量图像进行预测。为了简化模型，最后一层的结构会根据任务调整，如分类任务通常将输出通道数设置为类别数。

       此外，ResNet模型的结构区分（如/与//）体现在conv2_x层的处理方式上，浅层使用实线结构，深层采用虚线结构以调整深度。每个模型实例化时，会根据输入图像的通道数和预训练权重来确定初始特征深度和模块配置。

       总的来说，ResNet的原理和代码实现涉及的关键点包括：残差模块设计、BN层的应用、迁移学习策略和模型结构的定义与调用。通过这些核心组件，ResNet在深度学习领域取得了显著的成果，成为了图像分类任务的标准模型之一。

ResNet模型完整网络结构图与代码复现

       本文旨在解析与复现残差网络（ResNet）模型的完整网络结构，并提供相应的Pytorch代码实现。通过详细阐述模型结构与代码，旨在帮助读者深入理解模型配置，消除对模型内部连接机制的疑惑。

       残差网络（ResNet）基于残差块（Residual Block）设计，通过引入跳跃连接（Skip Connection）简化网络训练过程，有效解决深度网络中的梯度消失问题。每个残差块由若干个3x3卷积层组成，块内部的残差单元包括两个或多个卷积层，中间通过跳过层连接原始输入与输出，实现残差学习。

       在构建ResNet模型时，我们遵循Pytorch官方的模块命名规范，确保代码的可复现性与一致性。模型主要由以下几个部分组成：

       输入层：接收图像输入，通常为RGB图像，尺寸为3xx。

       前向传播层：包含多个残差块，每个块由多个残差单元组成，依次执行卷积、激活（ReLU）、归一化（Batch Normalization）和跳跃连接操作。

       下采样层：通过最大池化操作降低特征图的维度，减少计算量。

       全连接层：将特征图展平，通过多层全连接神经网络进行分类。

       输出层：使用softmax函数进行多分类任务的预测。

       以下是构建ResNet模型的Pytorch代码实现示例（简化版，实际代码中可能包含更多细节）：

       python

       import torch

       import torch.nn as nn

       class ResidualBlock(nn.Module):

        def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):

        super(ResidualBlock, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)

        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)

        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

        self.downsample = downsample

        def forward(self, x):

        residual = x

        out = self.conv1(x)

        out = self.bn1(out)

        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)

        out = self.bn2(out)

        if self.downsample:

        residual = self.downsample(x)

        out += residual

        out = self.relu(out)

        return out

       class ResNet(nn.Module):

        def __init__(self, num_classes=):

        super(ResNet, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, , kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)

        self.bn1 = nn.BatchNorm2d()

        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.layer1 = self._make_layer(ResidualBlock, , 2, stride=1)

        self.layer2 = self._make_layer(ResidualBlock, , 2, stride=2)

        self.layer3 = self._make_layer(ResidualBlock, , 2, stride=2)

        self.layer4 = self._make_layer(ResidualBlock, , 2, stride=2)

        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))

        self.fc = nn.Linear(, num_classes)

        def _make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):

        downsample = None

        if stride != 1 or self.in_channels != out_channels:

        downsample = nn.Sequential(

        nn.Conv2d(self.in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),

        nn.BatchNorm2d(out_channels)

        )

        layers = []

        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride, downsample))

        self.in_channels = out_channels

        for _ in range(1, blocks):

        layers.append(block(out_channels, out_channels))

        return nn.Sequential(*layers)

        def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.bn1(x)

        x = self.relu(x)

        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)

        x = self.layer2(x)

        x = self.layer3(x)

        x = self.layer4(x)

        x = self.avgpool(x)

        x = torch.flatten(x, 1)

        x = self.fc(x)

        return x

       model = ResNet()

       通过上述解析与代码实现，读者可以清晰地理解ResNet模型的结构与实现细节。通过逐步构建模型，读者不仅能够掌握模型的每一层功能，还能深入理解模型如何通过跳跃连接和残差块实现高效训练与准确分类。

经典ResNet 和代码复现

       在构建神经网络时，堆叠过多的层会导致过拟合与退化现象，网络在训练集上的表现甚至不如浅层网络。梯度消失与爆炸是这一问题的典型表现，计算损失函数对权重的梯度时，经过多个层的激活函数与线性变换后，梯度会变得极小或过大。

       经典ResNet模型通过引入恒等映射，解决上述问题。其核心在于将输入x与网络输出的差值作为残差项进行学习，即x -> (NN(x) - x) + x，其中NN(x)表示通过网络的学习结果。通过这种方式，模型能直接学习x与输出之间的残差，而非整个映射过程。这相当于在深层网络中插入了恒等映射，确保梯度能够顺畅地传播至网络的浅层部分。

       以沐神视频中的示例图像为例，传统网络中的梯度需要经过多层，可能被削弱或稀释，而ResNet通过恒等映射确保了梯度的稳定性，使网络训练更加高效。红色代表传统网络路径，蓝色代表ResNet路径，其设计旨在保持梯度在深层网络中的稳定传递。

       对于具体的网络结构，ResNet包含两种基本块：ResNet与ResNet等浅层网络使用的Basic Block，以及ResNet、ResNet等深层网络采用的Bottleneck Block。Basic Block中直接将输入与输出相加，而Bottleneck Block则引入了一个额外的1x1卷积层，用于降维和升维，以便于残差项的相加。

       在实现ResNet时，通常需要关注于网络结构的构建，特别是`make_layer`函数的设计，以正确处理不同层次间的维度变化。这可能涉及创建自定义类与函数，以及处理一些复杂的参数配置。

       在实际开发中，遇到的挑战包括但不限于理解与实现网络结构、适配不同类型的block、正确处理维度变化等。这些经验与知识的积累，对模型开发与优化至关重要。

ResNet 网络结构分析网络结构 ｜代码

       ResNet网络结构具有显著的优势，其设计的核心在于解决深度网络训练中的梯度消失和过拟合问题。从输入图像的处理开始，例如[3xx]，通过conv1层将其转化为[xx]的特征图，接着采用步长为2的[3x3]池化，进一步缩小为[xx]。

       在关键的layer层，如每个conv2_x的第一个block，由于尺寸减小，为了保持信息流的连续性，引入了残差结构。这里，首先使用1x1卷积进行维度提升，随后的3x3卷积采用步长2，以适应尺寸变化。这种设计策略在原论文中被证实有助于提升模型的精度，提升了大约0.5%的top1准确率。

       对于具体的实现，PyTorch中提供了不同深度的layer层代码，包括-layer、-layer，以及更深入的-layer、-layer、-layer。如果你在理解或使用过程中遇到任何问题、建议或发现错误，欢迎在评论区交流指正。

       更新内容是一项持续的工作，你的支持和关注是我们前进的动力。但请注意，这里不包含点赞和关注按钮，因为这里是专注于内容的展示和交流。内容的完善和更新正在进行中。

mmdetection源码阅读笔记：ResNet

       ResNet，作为mmdetection中backbone的基石，其重要性不言而喻，它是人工智能领域引用最频繁的论文之一，微软亚洲研究院的杰作。自年提出以来，ResNet一直是目标检测领域最流行的backbone之一，其核心是通过残差结构实现更深的网络，解决深度网络退化的问题。

       ResNet的基本原理是利用残差结构，通过1×1、3×3和1×1的卷积单元，如BasicBlock和BottleneckBlock，来构建不同版本的网络，如resnet-到resnet-，它们在基本单元和层数上有所区别。在mmdetection的实现中，从conv2到conv5主要由res_layer构成，其中下采样策略是关键，不同版本的网络在layer1之后的下采样位置有所不同。

       ResLayer的构造函数是理解mmdetection中ResNet的关键，它涉及内存优化技术，如torch.utils.checkpoint，通过控制函数的运行方式来节省内存，但可能增加反向传播计算时间。此外，对norm层的处理也体现了与torchvision预训练模型的兼容性。

       最后，ResNet的make_stage_plugins方法允许在核心结构中插入拓展组件，这增加了模型的灵活性。总的来说，ResNet的源码阅读揭示了其设计的巧妙和灵活性，是理解深度学习模型架构的重要一步。