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ResNet - Hugging Face 文档
ResNet 引入了残差连接，这使得训练层数前所未有的网络（多达 1000 层）成为可能。 ResNet 赢得了 2015 年 ILSVRC 和 COCO 竞赛，是深度计算机视觉领域的一个重要里程碑。
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ResNet（残差网络）- Hugging Face 社区计算机视觉课程 ...
ResNet 引入了一种称为残差学习的概念，它允许网络学习残差（即学习到的表示与输入之间的差异），而不是试图直接将输入映射到输出。
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SWSL ResNet - Hugging Face 文档
它们将 残差块 堆叠起来形成网络：例如，ResNet-50 使用这些块有五十层。 此集合中的模型利用半弱监督学习来提高模型性能。
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# 集成对抗性Inception ResNet v2 - Hugging Face 文档
Inception-ResNet-v2 是一种卷积神经网络架构，它建立在 Inception 系列架构之上，但加入了 残差连接 （取代了 Inception 架构的滤波器拼接阶段）。
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ResNet - Hugging Face 文档
残差网络 (Residual Networks)，简称 ResNet，通过引用层输入来学习残差函数，而不是学习无引用函数。 残差网络不是希望每个堆叠的少数层直接拟合期望的基础映射，而是让这些层拟合残差映射。
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ResNet-D - Hugging Face 文档
ResNet-D 是对 ResNet 架构的修改，它利用 平均池化 技巧进行下采样。 这样做的动机是，在未修改的 ResNet 中，下采样块的 1x1 卷积 忽略了 3/4 的输入特征图，因此通过修改使其不丢失任何信息。
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CSP-ResNet - Hugging Face 文档
CSPResNet 是一种卷积神经网络，我们将跨阶段部分网络 (CSPNet) 方法应用于 ResNet。 CSPNet 将基础层的特征图分成两部分，然后通过跨阶段层次结构将它们合并。
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(Gluon) ResNet - Hugging Face 文档
残差网络不是希望每个堆叠层直接拟合所需的底层映射，而是让这些层拟合残差映射。 它们将 残差块 堆叠在一起形成网络：例如，ResNet-50 使用这些残差块构建了五十层。 该模型的权重是从 Gluon 移植的。 ... 加载预训练模型
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Wide ResNet - Hugging Face 文档
将模型名称替换为您要使用的变体，例如 wide_resnet101_2。您可以在本页顶部的模型摘要中找到 ID。 要使用此模型提取图像特征，请遵循 timm 特征提取示例，只需更改你想使用的模型名称。 如何微调此模型？ 你可以通过更改分类器（最后一层）来微调任何预训练模型。
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自定义模型 - Hugging Face 文档
本指南将向您展示如何自定义 ResNet 模型、启用 AutoClass 支持，以及如何在 Hub 上共享它。 ... 配置，由基础 PretrainedConfig 类给出，包含构建模型所需的所有必要信息。 您将在此处配置自定义 ResNet 模型的属性。 不同的属性会产生不同的 ResNet 模型类型。