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resnet参数量（resnet参数量计算）

发布时间：2023-05-23 19:53:55 稿源：创意岭阅读： 129

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本文目录:

resnet数据尺寸为单数

resnet参数量（resnet参数量计算）

resnet数据尺寸为单数

ResNet论文：
https://arxiv.org/abs/1512.03385
本文主要参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1T7411T7wa
https://www.bilibili.com/video/BV14E411H7Uw
结构概况
ResNet的网络结构图如图所示：
这是ResNet不同层数的网络结构图。
可以看到，结构大差不差。不论是18层、34层、50层、还是101层、152层。
上来都是一个7x7的卷积层，然后是一个3x3的最大池化下采样。
然后就是按照图中的conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x中的残差结构。
最后再跟一个平均池化下采样，和全连接层，sofmax输出。
conv1与池化层
我们先看一下前两层。
首先呢，ResNet使用ImagesNet数据集，采用的默认输入尺寸是224x224，RGB图像，三通道
按照表中，我们可以看到，图片输入之后，首先是一个7x7,64,stride 2
也就是一个卷积层，卷积核大小为7x7，输出通道为64（也就是卷积核个数），stride=2。
没说padding，我们需要自己算一下，表里写了这一层的输出是112x112
补充一点知识：
假设输入图片为 W x W 卷积核大小为F x F，步长stride=S，padding=P（填充的像素数）
则输出图像的大小 W2 =（W - F +2P）/S +1
可以注意到这个公式中有除法，一般我们做卷积时除不尽的时候都向下取整
可以参考pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d
但是我们做池化的时候，也可以采用向上取整
参看pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d
有一个参数ceil_mode，默认是floor是向下取整，可以设置为True，向上取整
ceil_mode – when True, will use ceil instead of floor to compute the output shape
有的时候池化会选择向上取整（最大池化和平均池化有时取整方式不同）
那就是说 112 = （224 - 7 + 2P）/ 2 + 1
化简后就是 111 = （217 + 2P）/2 = 108.5+P
所以P=3 所以Padding是3
所以我们输入图片进来，第一层是in_channel=3,out_channel=64,kernel_size=7,stride=2,padding=3
没有偏置bias。经过这一层我们会得到大小为112x112的尺寸，通道数为64
然后经过一个3x3的最大池化下采样，stride=2
W o u t = ( W i n − F + 2 P ) / S + 1 W_{out}= (W_{in} - F + 2P)/S + 1 W
out

=(W
in

−F+2P)/S+1
池化层也采用向下取整。所以 56=(112 - 3 + 2P)/2 +1 计算出来P=1
所以第二层池化层是in_channel=64,out_channel=64,kernel_size=3,stride=2,padding=1
经过池化层，我们会得到一个56x56，64通道的输出，紧接着就是conv2_x中对应的一系列残差结构
残差结构
经过前面两层，我们得到一个56x56，64通道的输出
紧接着是conv2_x
这就是残差块，残差块大致有两种类型，一种是两层卷积的，一种的三层卷积的，就是途中红框画的。
比如如果是ResNet34，那么池化层之后，就是两个3x3,64的卷积层，这两个组成一个残差块。
如果是ResNet50，那么池化层之后就是1x1,64的卷积层 + 3x3,64的卷积层 + 1x1,256的卷积层，三个组成一个残差块。
后面写的x3就代表有三个这样的残差块连接一起
如下图所示，关于残差结构的原理，不多说了，这里主要讲实现。
有几个点需要注意：
以ResNet34为例，按照表格里面写的，池化之后，我们的大小是56x56x64，那么经过conv2_x之后我们的输出还是56x56x64
输入和输出特征矩阵的大小一样，那么就说明stride=1，padding=1
因为公式 W o u t = ( W i n − F + 2 P ) / S + 1 W_{out}= (W_{in} - F + 2P)/S + 1 W
out

=(W
in

−F+2P)/S+1
要保证一样，那就S=1，不然的话，大于1就没法一样，然后计算padding可知，也是1
所以经过这两层之后呢，得到的还是56x56x64的特征图，可以直接与残差块那个分支相加。
但是呢这里需要注意，我们看conv3_x，是3x3，128通道，也就是说经过conv2_x后得到的56x56，64通道
到conv3_x里面升维了，并且大小也变了，变成28x28了
这时候要注意一个问题，分支与主分支的结果就无法相加了，大小不一致，维度不一致啊
怎么办呢，所以还有一种虚线连接的残差块，如图
在分支里面做了一个1x1的卷积层，1x1的卷积层主要是用来升维和降维的。同时通过设置stride可以改变尺寸
所以就通过这个卷积层得到了28x28，128通道的特征图，可以与主分支直接相加了
并且我们通过计算可以算出来，残差块主分支padding=1，右边的分支padding=2
对于ResNet50和101，深层次的ResNet也是按照这样的方法处理的
但是注意啊，这种虚线结构只是为了解决尺寸不一样无法相加的情况
什么情况下需要用这个呢？
对于ResNet18和ResNet34而言，conv3_x，conv4_x和conv5_x的第一层才需要虚线结构。
可以看到表里面，ResNet34的conv3_x的第一层会输出28x28，128通道的，但是输入是56x56，64通道的，所以需要虚线结构，而conv2_x不需要，因为输入输出是一样的。
而对于ResNet50和ResNet101，ResNet152而言，conv2_x和conv3_x，conv4_x和conv5_x的第一层都需要虚线结构
因为ResNet50从conv2_x开始，输入56x56，64通道，输出是56x56，256通道的，所以conv2_x也需要虚线结构，不过这个虚线结构只调整通道数即可。
所以，我们根据表格可以看到ResNet50中，conv3_x有四个残差块，这其中只有第一个会遇到尺寸不一样的问题，需要用虚线结构，别的都不需要。
同样的，conv4_x和conv5_x的第一层也需要
另外再注意一个改进：
Batch Normalization
Batch Normalization的目的是使我们的一批（Batch)feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。
这里关于BN层的原理就不写了，可以看这个视频和博客
https://www.bilibili.com/video/BV1T7411T7wa
https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/104434557
我们需要知道的是
建议将bn层放在卷积层（Conv）和激活层（例如Relu）之间，且卷积层不要使用偏置bias
所以说，我们实际上的残差网络块应该是如图，这个样子的
总结
至此，整个ResNet的网络结构就清晰了。其中需要注意的点主要就是:
计算卷积过程中的参数 W o u t = ( W i n − F + 2 P ) / S + 1 W_{out}= (W_{in} - F + 2P)/S + 1 W
out

=(W
in

−F+2P)/S+1
ResNet18层和34层conv3_x、conv4_x、conv5_x中的第一层需要用虚线结构
ResNet50层、101层和152层中的conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x中的第一层都需要用虚线结构
BN层放在卷积层（Conv）和Relu之间，且卷积层不要使用偏置bias

resnet参数量（resnet参数量计算）