ResNet

ResNet 模型基於深度殘差學習影像識別論文。

注意

TorchVision 的 bottleneck 將下采樣的步長放在第二個 3x3 卷積層，而原始論文中將其放在第一個 1x1 卷積層。這個變體提高了準確性，被稱為 ResNet V1.5。

模型構建器

可以使用以下模型構建器來例項化 ResNet 模型，無論是否使用預訓練權重。所有模型構建器內部都依賴於 torchvision.models.resnet.ResNet 基類。請參閱原始碼瞭解有關此類的更多詳情。

resnet18(*[, weights, progress])	來自深度殘差學習影像識別的 ResNet-18。
resnet34(*[, weights, progress])	來自深度殘差學習影像識別的 ResNet-34。
resnet50(*[, weights, progress])	來自深度殘差學習影像識別的 ResNet-50。
resnet101(*[, weights, progress])	來自深度殘差學習影像識別的 ResNet-101。
resnet152(*[, weights, progress])	來自深度殘差學習影像識別的 ResNet-152。