为什么keras ResNet50的第一个maxpooling=55x55而在论文中它是56x56？

Question

我正在尝试使用预先训练过的ResNet50keras.application.resnet50文件作为我U网的编码器。我使用输入形状224x224x3（与第4页ResNet paper中所述的相同），但是我的第一个剩余块的输出是55 x 55 x##u过滤器。
在纸张上，输出大小应为56 x 56 x###u过滤器。这对我来说很重要，因为我使用从编码器到解码器的跳过连接，如下图所示。
U-Net with ResNet50 as encoder
编码器的特征映射与解码器的特征映射相连接。解码器具有56x56特征映射（从28x28向上采样）。如果编码器有55 x 55的功能映射，我不能使这个跳过连接。你知道吗

python中的示例代码：

from keras.applications.resnet50 import ResNet50,preprocess_input
R50 = ResNet50(include_top = False, input_shape = (224, 224, 3))
R50.layers.pop() # to remove the last pooling layer
R50.summary()

输出：
R50 summary output
感谢您的帮助。谢谢您！你知道吗

Answer 1

我查看了source code和第一个maxpooling:

x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)

当输入为224时，不可能产生大小为56x56的输出。我认为正确的maxpooing函数应该是

x = MaxPooling2D(3, 2, padding = 'same')(x)

我不是100%肯定，但我认为这应该是目前的工作。如果你不这样想，请告诉我。非常感谢。你知道吗