ResNet结构解读

ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。

ResNet的意义：

        随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深。

残差是指什么？

其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是上图中”弯弯的曲线”，另一种residual mapping，指的就是除了”弯弯的曲线“那部分，所以最后的输出是 y=F(x)+x

identity mapping顾名思义，就是指本身，也就是公式中的x，而residual mapping指的是“差”，也就是y−x，所以残差指的就是F(x）部分。

理论上，对于“随着网络加深，准确率下降”的问题，Resnet提供了两种选择方式，也就是identity mapping和residual mapping，如果网络已经到达最优，继续加深网络，residual mapping将被push为0，只剩下identity mapping，这样理论上网络一直处于最优状态了，网络的性能也就不会随着深度增加而降低了。

ResNet的结构：

它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思。

 

bottleneck构建模块(说明：左图残差模块使用在resnet34上，有图使用在resnet50/101/152上)：

 

目前ResNet系列有常见的resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152等，这五种结构的具体网络层比较如下：

 

实际在resnet34、resnet50以及后续网络中会发现，在conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x模块的网络结构中第一个结构和bottleneck有差异，具体结构如下：

 

残差网络结构与朴素网络结构对比：

实际的基于ResNet101的Faster RCNN的结构图：