F17经过第14个bottleneck residual block, 得到2048x7x7的F18
F18经过第15个bottleneck residual block, 得到2048x7x7的F19
F19经过第16个bottleneck residual block, 得到2048x7x7的F20
注意到，16个中的最后这3个bottleneck residula block中的3×3的卷积的in_channel=out_channel=512,由于这3个 bottleneck residula block中3×3卷积的channel数是一样的，我们通常把他们3个 block合称为resnet50的block4，或者conv5_x,或者layer4.
1024x7x7的F20，经过average pool 得到1024x1x1 的F21
【resnet50结构分析，ResNet50模型计算过程详解？】F21经过 1024×1000的fc ,再经过bn,softmax输出1000类的概率值 。
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