1：ResNet的不同结构
va结构：
ResNet最早提出时的结构，在降采样残差模块这个部分，在左边的特征变换通路中(Path A)，第一个1x1卷积部分就行了降采样，从而导致信息丢失（卷积的kernel size为1，stride为2，输入特征图中 有部分特征没有参与卷积的计算）；
在vb结构：
把降采样的步骤从最开始的第一个1x1卷积调整到中间的3x3卷积中，从而避免了信息丢失的问题，PaddleClas中的ResNet模型默认就是ResNet_vb；
vc结构：
则是将最开始这个7x7的卷积变成3个3x3的卷积，在感受野不变的情况下，计算量和存储大小几乎不变，而且实验证明精度相对于vb结构有所提升；
vd结构：
是修改了降采样残差模块右边的特征通路(Path B)。把降采样的过程由平均池化这个操作去替代了，这一系列的改进(va->vd)，几乎没有带来新增的预测耗时，结合适当的训练策略，比如说标签平滑以及mixup数据增广，精度可以提升高达2.7%。
2：ResNet中的BasicBlock与bottleneck
ResNet的网络结构
ResNet系列中有两种不同的block，分别是basic-block和bottleneck-block，堆叠较多这样的block组成了ResNet网络。
- basic-block是带有shortcut的两个3x3的卷积核的堆叠，左图
- bottleneck-block是带有shortcut的1x1卷积核、3x3卷积核、1x1卷积核的堆叠，右图
- basic-block中有两层，bottleneck-block有三层。
basic block bottleneck block
左边是BasicBlock：ResNet18和ResNet34就由其堆叠。
右边是BottleNeck：ResNet50、ResNet101、ResNet152就由其堆叠。
下面以ResNet18为例，分析网络结构的构建。
根据上面表格中的表述，可以将整个网络的主体部分分为4块，conv2_x，conv3_x，conv4_x，conv5_x，在所有的结构中conv2_x这一部分都没有对的大小做改变feature map。而conv3_x，conv4_x，conv5_x则都将对feature map缩小两倍。
ResNet18：
在conv2_x中共有2个basicBlock，此部分的feature map输入（conv1的输出）channel为64，输出也是64，输入和输出的channel相同，且feature size也相同，因此可以直接相加，所以就不需要在shortcut中添加那个1*1的卷积了。
在conv3_x中也有2个basicBlock，此部分的输入channel是64，而输出channel是128，因此不匹配。而且，在这个模块中将feature size缩小了两倍，所以在conv3_x中的第一个basicBlock中，使用了stride=2，此时feature map的size也已经缩小了，所以需要在shortcut中添加1*1卷积，并且stride=2，让输入和输出具有相同的形状，从而可以相加。 在conv3_x的第二个block则不要shortcut中的1*1卷积，也没有出现stride=2的情况，因为这个block的输入和输出形状相同。
conv4_x、conv5_x和conv3_x的情况一模一样了。所以不做具体分析了。
总结:
ResNet中的每个conv模块（conv2_x，conv3_x，conv4_x，conv5_x）中，如果当前模块的输入channel以及feature map size与输出的不一样，那么会在当前模块的第一个block（basicBlock或bottleNeck）中使用stride=2将feature map size缩小，并且在shortcut中添加一个1*1的卷积，用来将输入channel和输出channel进行匹配。当前模块的所有非第一个block，都是采用正常的结构（stride=1， 并且shortcut中没有1*1卷积）
参考：