一、基础
RetNet网络的基础是残差块。
以下是原始论文所给出的最基础的残差块。后续可以对单残差块进行处理，如加入池化，批量化归一等各种操作。
二、最基本的的ResNet18
ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。
下图就是一个ResNet18的基本网络架构，其中并未加入批量化归一和池化层。
该图是论文给出的不同ResNet网络的层次需求。
三、具体解析网络中的大小和通道的变化
上图就是简单的ResNet18的数据变化图。
我们可以看到假设输入数据的大小为3224224，也就是3个通道，每个通道的大小为224*224。
（1）7*7卷积层
首先根据论文中所说的首先经过一个卷积层。这个卷积层的卷积核的大小为77，步长为2，padding为3，输出通道为64。根据公式：
我们可以算出最后输出数据的大小为64112*112.
（2）池化层
这里通过一个最大池化层，这一层的卷积核的大小是33，步长为2，padding为1。最后输出数据的大小为6456*56
也就是说这个池化不改变数据的通道数量，而会减半数据的大小。
（3）第一个3*3卷积层
第一个卷积33卷积层，卷积核的大小为33，步长为1，padding为1。最后通过两个第一个卷积层的输出数据大小为645454，也就是这一层不改变数据的大小和通道数。
（4）第二个3*3卷积层
首先通过一个11的卷积层，并经过一个下采样。这样最后的输出数据为12828*28。也就是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（5）第三个3*3卷积层
同样进行11卷积，和下采样。这样最后的输出为25614*14。也就是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（6）第四个3*3卷积层
和上述同理，最后的输出为51277。也就是将输出通道翻倍，输出数据大小全部减半。
（7）平均池化层
最后输出为51211
（8）线性层
