問題タブ [resnet]

Caffe の prototxt で深い残差ネットワークを調べていると、レイヤーが表示されていることに気付きました"Scale"。

ただし、このレイヤーはCaffe レイヤー カタログでは使用できません。誰かがこのレイヤーの機能とパラメーターの意味を説明したり、Caffe の最新のドキュメントを参照したりできますか?

tensorflow に resnet の実装はありますか? 私はいくつか (例: https://github.com/ry/tensorflow-resnet、https://github.com/xuyuwei/resnet-tf ) に遭遇しましたが、これらの実装にはいくつかのバグがあります (例: それぞれの問題セクションを参照してください)。 github ページ)。resnet を使用して imagenet をトレーニングし、tensorflow の実装を探しています。

numpy を使用して Python で Resnet をゼロから実装しようとしていました。個々のレイヤーは完璧に機能しますが。私は現在、conv2_3 と conv3_1 レイヤーの間で立ち往生しています。ここで、1x1、128 フィルターを持つ conv3_1 レイヤーは、2 のストライドで 56x56 の入力を 28x28 にダウンサンプリングします。現在、152 レイヤー 1 を構築しています。

私が理解できない部分は、この式を適用するときです

この場合、(56-1+(2*0)) / 2 + 1 = 28.5 となり、必要な寸法より大きくなります。私が感じる唯一の方法は、画像情報が枯渇する可能性があるため、よくわからない入力画像（アクティベーションマップ）をトリミングすることです。tensorflow、caffe、torch などの他のライブラリがこれをどのように行っているか考えていますか?

皆さん、私はこの URL から resnet-152 をダウンロードします: http://data.mxnet.io/models/imagenet-11k/resnet-152/

次に、この resnet を 152 レイヤーで次のようにプロットしてみます。

ただし、出力 pdf ファイルは空です。LeNet、AlexNet、および VGG をプロットできますが、resnet の何が問題なのですか? どうもありがとうございました。