ResNet18用法介绍(详解ResNet)

一、ResNet18简介

ResNet是当今计算机视觉领域中最流行的深度卷积神经网络之一，由何凯明等人于2015年提出，ResNet的主要特点是在深层网络中引入了残差块（Residual Block），使得网络深度可以达到很大的限度。ResNet18是ResNet系列中最简单的一种，共有18个层，采用了之前提出的残差块结构。

二、ResNet18的结构

ResNet18的结构如下：

    Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
    BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    ReLU(inplace=True)
    MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
    Sequential(
      (0): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
      (1): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
      (2): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (downsample): Sequential(
          (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
          (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
      )
      (3): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
      (4): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (downsample): Sequential(
          (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
          (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
      )
      (5): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
      (6): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (downsample): Sequential(
          (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
          (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
      )
      (7): BasicBlock(
        (conv1): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        (relu): ReLU(inplace=True)
        (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
        (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
    )
    AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
    Linear(in_features=512, out_features=1000, bias=True)

这里的BasicBlock表示一个基本残差块结构，包含两个卷积层和一个跨层连接的残差连接（Residual Connection）。另外，为了方便汇总全局信息，ResNet在最后使用了一个全连接层来分类。

三、ResNet18的实现与应用

ResNet18的实现非常简单，只需要使用PyTorch中的torchvision.models.resnet18()函数即可。

    import torch.nn as nn
    import torchvision.models as models

    # 使用ResNet18
    net = models.resnet18(pretrained=False)
    # 替换最后的全连接层
    net.fc = nn.Linear(512, num_classes)

在实际使用中，ResNet18可以作为一个非常强大的图像分类的基本模型，可以应用于许多问题，如人脸识别、物体识别、场景分类等。

四、ResNet18的优势与不足

ResNet18在深度卷积神经网络领域中，具有以下优势：

1. 残差块有助于训练深度神经网络，可以避免深度神经网络在训练过程中出现梯度消失的问题，提高了训练效率和准确率；

2. ResNet18是一个非常轻量级的卷积神经网络，可以在较低的GPU显存和CPU上快速训练，具有很好的工效性；

3. ResNet18许多优化技术被广泛使用，如快速梯度下降算法（SGD）、动量优化算法（Momentum）等，这些技术可以提高模型的准确性和鲁棒性；

4. ResNet18是一个非常广泛的模型，已经被广泛应用于图像分类、物体检测等领域，并且在许多比赛中取得了好成绩。

然而，ResNet18也存在一些不足之处：

1. ResNet18的计算代价较大，尽管其模型参数比许多深度卷积神经网络要小，但其计算量依然很大，因此在一些应用场合下，ResNet18的速度可能较慢；

2. ResNet18不太适合一些特殊的任务，如语义分割、实例分割等，因为这些任务需要更全面的感受野。

五、结论

ResNet18是当今计算机视觉领域中最流行的深度卷积神经网络之一，具有许多优点和不足之处。虽然Resnet18已经被证明是非常适合图像分类等应用领域的模型，但是根据不同使用场景和任务的不同，需要根据实际情况选择合适的模型。