-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathpretrainedResNet_Modelsize.txt
More file actions
883 lines (874 loc) · 66.6 KB
/
pretrainedResNet_Modelsize.txt
File metadata and controls
883 lines (874 loc) · 66.6 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
By torchinfo
1) res18PoseNet
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
ResNet [1, 3] --
├─Conv2d: 1-1 [1, 64, 112, 112] 9,408
├─BatchNorm2d: 1-2 [1, 64, 112, 112] 128
├─MaxPool2d: 1-3 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-4 [1, 64, 56, 56] --
│ └─BasicBlock: 2-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-2 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-3 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-4 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-5 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-6 [1, 64, 56, 56] 128
│ └─BasicBlock: 2-2 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-7 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-8 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-9 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-10 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-11 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-12 [1, 64, 56, 56] 128
├─ReLU: 1-5 [1, 64, 56, 56] --
├─ReLU: 1-6 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-7 [1, 128, 28, 28] --
│ └─BasicBlock: 2-3 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-13 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-14 [1, 128, 28, 28] 73,728
│ │ └─BatchNorm2d: 3-15 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-16 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-17 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-18 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─Sequential: 3-19 [1, 128, 28, 28] 8,448
│ └─BasicBlock: 2-4 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-20 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-21 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-22 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-23 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-24 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-25 [1, 128, 28, 28] 256
├─ReLU: 1-8 [1, 128, 28, 28] --
├─ReLU: 1-9 [1, 128, 28, 28] --
├─Sequential: 1-10 [1, 256, 14, 14] --
│ └─BasicBlock: 2-5 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-26 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-27 [1, 256, 14, 14] 294,912
│ │ └─BatchNorm2d: 3-28 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-29 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-30 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-31 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─Sequential: 3-32 [1, 256, 14, 14] 33,280
│ └─BasicBlock: 2-6 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-33 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-34 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-35 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-36 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-37 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-38 [1, 256, 14, 14] 512
├─ReLU: 1-11 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-12 [1, 256, 14, 14] --
├─Sequential: 1-13 [1, 512, 7, 7] --
│ └─BasicBlock: 2-7 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-39 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-40 [1, 512, 7, 7] 1,179,648
│ │ └─BatchNorm2d: 3-41 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-42 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-43 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-44 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─Sequential: 3-45 [1, 512, 7, 7] 132,096
│ └─BasicBlock: 2-8 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-46 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-47 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-48 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-49 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-50 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-51 [1, 512, 7, 7] 1,024
├─ReLU: 1-14 [1, 512, 7, 7] --
├─ReLU: 1-15 [1, 512, 7, 7] --
├─ReLU: 1-16 [1, 512, 7, 7] --
├─AdaptiveAvgPool2d: 1-17 [1, 512, 1, 1] --
├─Regression: 1-18 [1, 3] --
│ └─Sequential: 2-9 [1, 1024] --
│ │ └─Linear: 3-52 [1, 1024] 525,312
│ │ └─ReLU: 3-53 [1, 1024] --
│ └─Dropout: 2-10 [1, 1024] --
│ └─Linear: 2-11 [1, 3] 3,075
│ └─Linear: 2-12 [1, 4] 4,100
==========================================================================================
Total params: 11,708,999
Trainable params: 11,708,999
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (G): 1.81
==========================================================================================
Input size (MB): 0.60
Forward/backward pass size (MB): 39.75
Params size (MB): 46.84
Estimated Total Size (MB): 87.19
==========================================================================================
2) res34PoseNet
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
ResNet [1, 3] --
├─Conv2d: 1-1 [1, 64, 112, 112] 9,408
├─BatchNorm2d: 1-2 [1, 64, 112, 112] 128
├─MaxPool2d: 1-3 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-4 [1, 64, 56, 56] --
│ └─BasicBlock: 2-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-2 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-3 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-4 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-5 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-6 [1, 64, 56, 56] 128
│ └─BasicBlock: 2-2 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-7 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-8 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-9 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-10 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-11 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-12 [1, 64, 56, 56] 128
│ └─BasicBlock: 2-3 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-13 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-14 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-15 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-16 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-17 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-18 [1, 64, 56, 56] 128
├─ReLU: 1-5 [1, 64, 56, 56] --
├─ReLU: 1-6 [1, 64, 56, 56] --
├─ReLU: 1-7 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-8 [1, 128, 28, 28] --
│ └─BasicBlock: 2-4 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-19 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-20 [1, 128, 28, 28] 73,728
│ │ └─BatchNorm2d: 3-21 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-22 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-23 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-24 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─Sequential: 3-25 [1, 128, 28, 28] 8,448
│ └─BasicBlock: 2-5 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-26 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-27 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-28 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-29 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-30 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-31 [1, 128, 28, 28] 256
│ └─BasicBlock: 2-6 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-32 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-33 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-34 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-35 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-36 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-37 [1, 128, 28, 28] 256
│ └─BasicBlock: 2-7 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-38 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-39 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-40 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-41 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-42 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-43 [1, 128, 28, 28] 256
├─ReLU: 1-9 [1, 128, 28, 28] --
├─ReLU: 1-10 [1, 128, 28, 28] --
├─ReLU: 1-11 [1, 128, 28, 28] --
├─ReLU: 1-12 [1, 128, 28, 28] --
├─Sequential: 1-13 [1, 256, 14, 14] --
│ └─BasicBlock: 2-8 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-44 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-45 [1, 256, 14, 14] 294,912
│ │ └─BatchNorm2d: 3-46 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-47 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-48 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-49 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─Sequential: 3-50 [1, 256, 14, 14] 33,280
│ └─BasicBlock: 2-9 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-51 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-52 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-53 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-54 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-55 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-56 [1, 256, 14, 14] 512
│ └─BasicBlock: 2-10 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-57 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-58 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-59 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-60 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-61 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-62 [1, 256, 14, 14] 512
│ └─BasicBlock: 2-11 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-63 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-64 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-65 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-66 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-67 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-68 [1, 256, 14, 14] 512
│ └─BasicBlock: 2-12 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-69 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-70 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-71 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-72 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-73 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-74 [1, 256, 14, 14] 512
│ └─BasicBlock: 2-13 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-75 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-76 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-77 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-78 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-79 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-80 [1, 256, 14, 14] 512
├─ReLU: 1-14 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-15 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-16 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-17 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-18 [1, 256, 14, 14] --
├─ReLU: 1-19 [1, 256, 14, 14] --
├─Sequential: 1-20 [1, 512, 7, 7] --
│ └─BasicBlock: 2-14 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-81 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-82 [1, 512, 7, 7] 1,179,648
│ │ └─BatchNorm2d: 3-83 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-84 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-85 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-86 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─Sequential: 3-87 [1, 512, 7, 7] 132,096
│ └─BasicBlock: 2-15 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-88 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-89 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-90 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-91 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-92 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-93 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ └─BasicBlock: 2-16 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-94 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-95 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-96 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-97 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-98 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-99 [1, 512, 7, 7] 1,024
├─ReLU: 1-21 [1, 512, 7, 7] --
├─ReLU: 1-22 [1, 512, 7, 7] --
├─ReLU: 1-23 [1, 512, 7, 7] --
├─ReLU: 1-24 [1, 512, 7, 7] --
├─AdaptiveAvgPool2d: 1-25 [1, 512, 1, 1] --
├─Regression: 1-26 [1, 3] --
│ └─Sequential: 2-17 [1, 1024] --
│ │ └─Linear: 3-100 [1, 1024] 525,312
│ │ └─ReLU: 3-101 [1, 1024] --
│ └─Dropout: 2-18 [1, 1024] --
│ └─Linear: 2-19 [1, 3] 3,075
│ └─Linear: 2-20 [1, 4] 4,100
==========================================================================================
Total params: 21,817,159
Trainable params: 21,817,159
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (G): 3.66
==========================================================================================
Input size (MB): 0.60
Forward/backward pass size (MB): 59.82
Params size (MB): 87.27
Estimated Total Size (MB): 147.69
==========================================================================================
3) res50PoseNet
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
ResNet [1, 3] --
├─Conv2d: 1-1 [1, 64, 112, 112] 9,408
├─BatchNorm2d: 1-2 [1, 64, 112, 112] 128
├─MaxPool2d: 1-3 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-4 [1, 256, 56, 56] --
│ └─Bottleneck: 2-1 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-2 [1, 64, 56, 56] 4,096
│ │ └─BatchNorm2d: 3-3 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-4 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-5 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-6 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-7 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-8 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-9 [1, 256, 56, 56] 512
│ │ └─Sequential: 3-10 [1, 256, 56, 56] 16,896
│ └─Bottleneck: 2-2 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-11 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-12 [1, 64, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-13 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-14 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-15 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-16 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-17 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-18 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-19 [1, 256, 56, 56] 512
│ └─Bottleneck: 2-3 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-20 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-21 [1, 64, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-22 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-23 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-24 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-25 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-26 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-27 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-28 [1, 256, 56, 56] 512
├─ReLU: 1-5 [1, 256, 56, 56] --
├─ReLU: 1-6 [1, 256, 56, 56] --
├─ReLU: 1-7 [1, 256, 56, 56] --
├─Sequential: 1-8 [1, 512, 28, 28] --
│ └─Bottleneck: 2-4 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-29 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-30 [1, 128, 56, 56] 32,768
│ │ └─BatchNorm2d: 3-31 [1, 128, 56, 56] 256
│ │ └─ReLU: 3-32 [1, 128, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-33 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-34 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-35 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-36 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-37 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ │ └─Sequential: 3-38 [1, 512, 28, 28] 132,096
│ └─Bottleneck: 2-5 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-39 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-40 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-41 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-42 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-43 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-44 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-45 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-46 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-47 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ └─Bottleneck: 2-6 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-48 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-49 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-50 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-51 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-52 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-53 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-54 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-55 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-56 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ └─Bottleneck: 2-7 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-57 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-58 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-59 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-60 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-61 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-62 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-63 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-64 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-65 [1, 512, 28, 28] 1,024
├─ReLU: 1-9 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-10 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-11 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-12 [1, 512, 28, 28] --
├─Sequential: 1-13 [1, 1024, 14, 14] --
│ └─Bottleneck: 2-8 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-66 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-67 [1, 256, 28, 28] 131,072
│ │ └─BatchNorm2d: 3-68 [1, 256, 28, 28] 512
│ │ └─ReLU: 3-69 [1, 256, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-70 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-71 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-72 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-73 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-74 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ │ └─Sequential: 3-75 [1, 1024, 14, 14] 526,336
│ └─Bottleneck: 2-9 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-76 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-77 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-78 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-79 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-80 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-81 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-82 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-83 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-84 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-10 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-85 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-86 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-87 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-88 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-89 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-90 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-91 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-92 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-93 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-11 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-94 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-95 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-96 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-97 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-98 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-99 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-100 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-101 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-102 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-12 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-103 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-104 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-105 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-106 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-107 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-108 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-109 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-110 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-111 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-13 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-112 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-113 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-114 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-115 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-116 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-117 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-118 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-119 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-120 [1, 1024, 14, 14] 2,048
├─ReLU: 1-14 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-15 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-16 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-17 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-18 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-19 [1, 1024, 14, 14] --
├─Sequential: 1-20 [1, 2048, 7, 7] --
│ └─Bottleneck: 2-14 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-121 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-122 [1, 512, 14, 14] 524,288
│ │ └─BatchNorm2d: 3-123 [1, 512, 14, 14] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-124 [1, 512, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-125 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-126 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-127 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-128 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-129 [1, 2048, 7, 7] 4,096
│ │ └─Sequential: 3-130 [1, 2048, 7, 7] 2,101,248
│ └─Bottleneck: 2-15 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-131 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-132 [1, 512, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-133 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-134 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-135 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-136 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-137 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-138 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-139 [1, 2048, 7, 7] 4,096
│ └─Bottleneck: 2-16 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-140 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-141 [1, 512, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-142 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-143 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-144 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-145 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-146 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-147 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-148 [1, 2048, 7, 7] 4,096
├─ReLU: 1-21 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-22 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-23 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-24 [1, 2048, 7, 7] --
├─AdaptiveAvgPool2d: 1-25 [1, 2048, 1, 1] --
├─Regression: 1-26 [1, 3] --
│ └─Sequential: 2-17 [1, 1024] --
│ │ └─Linear: 3-149 [1, 1024] 2,098,176
│ │ └─ReLU: 3-150 [1, 1024] --
│ └─Dropout: 2-18 [1, 1024] --
│ └─Linear: 2-19 [1, 3] 3,075
│ └─Linear: 2-20 [1, 4] 4,100
==========================================================================================
Total params: 25,613,383
Trainable params: 25,613,383
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (G): 4.09
==========================================================================================
Input size (MB): 0.60
Forward/backward pass size (MB): 177.83
Params size (MB): 102.45
Estimated Total Size (MB): 280.89
==========================================================================================
4) res101PoseNet
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
ResNet [1, 3] --
├─Conv2d: 1-1 [1, 64, 112, 112] 9,408
├─BatchNorm2d: 1-2 [1, 64, 112, 112] 128
├─MaxPool2d: 1-3 [1, 64, 56, 56] --
├─Sequential: 1-4 [1, 256, 56, 56] --
│ └─Bottleneck: 2-1 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-1 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-2 [1, 64, 56, 56] 4,096
│ │ └─BatchNorm2d: 3-3 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-4 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-5 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-6 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-7 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-8 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-9 [1, 256, 56, 56] 512
│ │ └─Sequential: 3-10 [1, 256, 56, 56] 16,896
│ └─Bottleneck: 2-2 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-11 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-12 [1, 64, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-13 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-14 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-15 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-16 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-17 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-18 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-19 [1, 256, 56, 56] 512
│ └─Bottleneck: 2-3 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─ReLU: 3-20 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-21 [1, 64, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-22 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-23 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-24 [1, 64, 56, 56] 36,864
│ │ └─BatchNorm2d: 3-25 [1, 64, 56, 56] 128
│ │ └─ReLU: 3-26 [1, 64, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-27 [1, 256, 56, 56] 16,384
│ │ └─BatchNorm2d: 3-28 [1, 256, 56, 56] 512
├─ReLU: 1-5 [1, 256, 56, 56] --
├─ReLU: 1-6 [1, 256, 56, 56] --
├─ReLU: 1-7 [1, 256, 56, 56] --
├─Sequential: 1-8 [1, 512, 28, 28] --
│ └─Bottleneck: 2-4 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-29 [1, 256, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-30 [1, 128, 56, 56] 32,768
│ │ └─BatchNorm2d: 3-31 [1, 128, 56, 56] 256
│ │ └─ReLU: 3-32 [1, 128, 56, 56] --
│ │ └─Conv2d: 3-33 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-34 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-35 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-36 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-37 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ │ └─Sequential: 3-38 [1, 512, 28, 28] 132,096
│ └─Bottleneck: 2-5 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-39 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-40 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-41 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-42 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-43 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-44 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-45 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-46 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-47 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ └─Bottleneck: 2-6 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-48 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-49 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-50 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-51 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-52 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-53 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-54 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-55 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-56 [1, 512, 28, 28] 1,024
│ └─Bottleneck: 2-7 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─ReLU: 3-57 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-58 [1, 128, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-59 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-60 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-61 [1, 128, 28, 28] 147,456
│ │ └─BatchNorm2d: 3-62 [1, 128, 28, 28] 256
│ │ └─ReLU: 3-63 [1, 128, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-64 [1, 512, 28, 28] 65,536
│ │ └─BatchNorm2d: 3-65 [1, 512, 28, 28] 1,024
├─ReLU: 1-9 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-10 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-11 [1, 512, 28, 28] --
├─ReLU: 1-12 [1, 512, 28, 28] --
├─Sequential: 1-13 [1, 1024, 14, 14] --
│ └─Bottleneck: 2-8 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-66 [1, 512, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-67 [1, 256, 28, 28] 131,072
│ │ └─BatchNorm2d: 3-68 [1, 256, 28, 28] 512
│ │ └─ReLU: 3-69 [1, 256, 28, 28] --
│ │ └─Conv2d: 3-70 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-71 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-72 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-73 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-74 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ │ └─Sequential: 3-75 [1, 1024, 14, 14] 526,336
│ └─Bottleneck: 2-9 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-76 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-77 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-78 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-79 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-80 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-81 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-82 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-83 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-84 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-10 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-85 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-86 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-87 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-88 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-89 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-90 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-91 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-92 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-93 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-11 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-94 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-95 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-96 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-97 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-98 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-99 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-100 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-101 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-102 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-12 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-103 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-104 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-105 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-106 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-107 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-108 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-109 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-110 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-111 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-13 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-112 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-113 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-114 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-115 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-116 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-117 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-118 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-119 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-120 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-14 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-121 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-122 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-123 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-124 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-125 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-126 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-127 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-128 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-129 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-15 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-130 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-131 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-132 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-133 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-134 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-135 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-136 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-137 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-138 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-16 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-139 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-140 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-141 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-142 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-143 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-144 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-145 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-146 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-147 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-17 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-148 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-149 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-150 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-151 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-152 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-153 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-154 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-155 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-156 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-18 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-157 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-158 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-159 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-160 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-161 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-162 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-163 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-164 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-165 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-19 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-166 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-167 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-168 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-169 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-170 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-171 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-172 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-173 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-174 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-20 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-175 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-176 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-177 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-178 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-179 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-180 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-181 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-182 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-183 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-21 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-184 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-185 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-186 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-187 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-188 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-189 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-190 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-191 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-192 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-22 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-193 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-194 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-195 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-196 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-197 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-198 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-199 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-200 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-201 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-23 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-202 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-203 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-204 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-205 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-206 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-207 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-208 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-209 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-210 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-24 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-211 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-212 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-213 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-214 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-215 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-216 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-217 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-218 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-219 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-25 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-220 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-221 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-222 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-223 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-224 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-225 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-226 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-227 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-228 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-26 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-229 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-230 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-231 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-232 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-233 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-234 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-235 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-236 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-237 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-27 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-238 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-239 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-240 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-241 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-242 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-243 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-244 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-245 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-246 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-28 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-247 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-248 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-249 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-250 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-251 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-252 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-253 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-254 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-255 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-29 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-256 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-257 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-258 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-259 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-260 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-261 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-262 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-263 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-264 [1, 1024, 14, 14] 2,048
│ └─Bottleneck: 2-30 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─ReLU: 3-265 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-266 [1, 256, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-267 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-268 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-269 [1, 256, 14, 14] 589,824
│ │ └─BatchNorm2d: 3-270 [1, 256, 14, 14] 512
│ │ └─ReLU: 3-271 [1, 256, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-272 [1, 1024, 14, 14] 262,144
│ │ └─BatchNorm2d: 3-273 [1, 1024, 14, 14] 2,048
├─ReLU: 1-14 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-15 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-16 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-17 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-18 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-19 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-20 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-21 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-22 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-23 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-24 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-25 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-26 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-27 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-28 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-29 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-30 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-31 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-32 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-33 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-34 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-35 [1, 1024, 14, 14] --
├─ReLU: 1-36 [1, 1024, 14, 14] --
├─Sequential: 1-37 [1, 2048, 7, 7] --
│ └─Bottleneck: 2-31 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-274 [1, 1024, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-275 [1, 512, 14, 14] 524,288
│ │ └─BatchNorm2d: 3-276 [1, 512, 14, 14] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-277 [1, 512, 14, 14] --
│ │ └─Conv2d: 3-278 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-279 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-280 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-281 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-282 [1, 2048, 7, 7] 4,096
│ │ └─Sequential: 3-283 [1, 2048, 7, 7] 2,101,248
│ └─Bottleneck: 2-32 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-284 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-285 [1, 512, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-286 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-287 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-288 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-289 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-290 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-291 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-292 [1, 2048, 7, 7] 4,096
│ └─Bottleneck: 2-33 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─ReLU: 3-293 [1, 2048, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-294 [1, 512, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-295 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-296 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-297 [1, 512, 7, 7] 2,359,296
│ │ └─BatchNorm2d: 3-298 [1, 512, 7, 7] 1,024
│ │ └─ReLU: 3-299 [1, 512, 7, 7] --
│ │ └─Conv2d: 3-300 [1, 2048, 7, 7] 1,048,576
│ │ └─BatchNorm2d: 3-301 [1, 2048, 7, 7] 4,096
├─ReLU: 1-38 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-39 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-40 [1, 2048, 7, 7] --
├─ReLU: 1-41 [1, 2048, 7, 7] --
├─AdaptiveAvgPool2d: 1-42 [1, 2048, 1, 1] --
├─Regression: 1-43 [1, 3] --
│ └─Sequential: 2-34 [1, 1024] --
│ │ └─Linear: 3-302 [1, 1024] 2,098,176
│ │ └─ReLU: 3-303 [1, 1024] --
│ └─Dropout: 2-35 [1, 1024] --
│ └─Linear: 2-36 [1, 3] 3,075
│ └─Linear: 2-37 [1, 4] 4,100
==========================================================================================
Total params: 44,605,511
Trainable params: 44,605,511
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (G): 7.80
==========================================================================================
Input size (MB): 0.60
Forward/backward pass size (MB): 259.72
Params size (MB): 178.42
Estimated Total Size (MB): 438.74
==========================================================================================