ResNet

class paddle.vision.models. ResNet ( Block, depth=50, width=64, num_classes=1000, with_pool=True, groups=1 )

ResNet 模型，来自论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 。

参数

  • Block (BasicBlock|BottleneckBlock) - 模型的残差模块。

  • depth (int，可选) - ResNet 模型的深度。默认值为 50。

  • width (int，可选) - 各个卷积块的每个卷积组基础宽度。默认值为 64。

  • num_classes (int，可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于等于 0，则不定义最后一个全连接层。默认值为 1000。

  • with_pool (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值为 True。

  • groups (int，可选) - 各个卷积块的分组数。默认值为 1。

返回

Layer，ResNet 模型实例。

代码示例

COPY-FROM: paddle.vision.models.ResNet