resnet模型框架（resnet18模型）


# 1. 卷积神经网络（CNN）基础知识

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，专为处理网格状数据（如图像）而设计。CNN利用卷积运算从数据中提取特征，这些特征对于识别和分类任务至关重要。

CNN的基本架构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层使用卷积核（过滤器）在输入数据上滑动，提取局部特征。池化层通过合并相邻元素来减少特征图的大小，从而实现降维。全连接层将提取的特征映射到输出类。

CNN的优势在于其能够自动学习数据中的层次特征，从低级边缘和纹理到高级语义概念。这种特性使CNN成为图像分类、目标检测和语义分割等任务的强大工具。

# 2. CNN架构与ResNet18

2.1 CNN架构概述

卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，专门用于处理网格状数据，如图像和视频。CNN的架构由以下几个关键层组成：

- 卷积层：应用卷积核（小过滤器）在输入数据上滑动，提取特征。

- 池化层：通过下采样减少特征图的大小，提高模型的鲁棒性和计算效率。

- 全连接层：将特征图展平为一维向量，并使用全连接层进行分类或回归。

2.2 ResNet18架构与特点

ResNet18是CNN架构的一个变体，由He等人于2015年提出。它以其深度和残差连接而闻名，有助于缓解梯度消失问题。

架构：

ResNet18由18个卷积层组成，分为4个阶段：

- 阶段1：7x7卷积，步长为2，后跟最大池化。

- 阶段2：3个卷积块，每个块包含3个3x3卷积层。

- 阶段3：4个卷积块，每个块包含3个3x3卷积层。

- 阶段4：6个卷积块，每个块包含3个3x3卷积层。

残差连接：

ResNet18引入了一种称为残差连接的技术。每个卷积块都包含一个捷径连接，将输入直接传递到输出。这有助于缓解梯度消失问题，并允许模型学习更深的特征。

参数说明：

- 卷积核大小：3x3

- 步长：1

- 填充：1

- 激活函数：ReLU

代码块：

 import torch import torch.nn as nn  class ResNet18(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet18, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)  # Stage 2 self.stage2 = nn.Sequential( ResBlock(64, 64), ResBlock(64, 64), ResBlock(64, 64) )  # Stage 3 self.stage3 = nn.Sequential( ResBlock(64, 128), ResBlock(128, 128), ResBlock(128, 128), ResBlock(128, 128) )  # Stage 4 self.stage4 = nn.Sequential( ResBlock(128, 256), ResBlock(256, 256), ResBlock(256, 256), ResBlock(256, 256), Re 

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