ResNet

ResNet 模型基于 Deep Residual Learning for Image Recognition 论文。

注意

TorchVision 的瓶颈结构将下采样步长置于第二个 3x3 卷积，而原始论文将其置于第一个 1x1 卷积。此变体提高了准确性，被称为 ResNet V1.5。

模型构建器

可以使用以下模型构建器来实例化 ResNet 模型，无论是否具有预训练权重。所有模型构建器在内部都依赖于 torchvision.models.resnet.ResNet 基类。有关此类更详细信息，请参阅 源代码。

resnet18(*[, weights, progress])	来自 Deep Residual Learning for Image Recognition 的 ResNet-18。
resnet34(*[, weights, progress])	来自 Deep Residual Learning for Image Recognition 的 ResNet-34。
resnet50(*[, weights, progress])	来自 Deep Residual Learning for Image Recognition 的 ResNet-50。
resnet101(*[, weights, progress])	来自 Deep Residual Learning for Image Recognition 的 ResNet-101。
resnet152(*[, weights, progress])	来自 Deep Residual Learning for Image Recognition 的 ResNet-152。