《表1 ResNet10、ResNet14、ResNet18、ResNet34和ResNet50的结构细节》

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《基于双通道模型的细粒度车型识别》

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在ResNet18、ResNet34、ResNet50的基础上设计了ResNet10和ResNet14，ResNet10是在ResNet18的基础上把卷积层的层数缩减了一半，ResNet14是在ResNet50的基础上把每层的block的重复次数都改为1。ResNet10、ResNet14、ResNet18、ResNet34和ResNet50的结构细节如表1所示。ResNet10、ResNet18、ResNet34采用的是Basicblock结构。ResNet14和ResNet50采用的是Bottleneck结构，主要区别是引入1×1卷积，作用是：（1）对通道数进行升维和降维（跨通道信息整合），实现了多个特征图的线性组合，同时保持了原有的特征图大小；（2）相比于其他尺寸的卷积核，可以极大地降低运算复杂度。