ResNet，全称残差网络，是一种深度神经网络架构，由微软研究院提出。它通过引入残差连接，解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深入地学习。

ResNet 的特点

  • 残差学习：ResNet 通过引入残差学习，使得网络可以跳过多个层进行训练，从而缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。
  • 网络结构：ResNet 具有非常深的网络结构，可以学习到更复杂的特征。
  • 性能优异：在多个图像识别任务中，ResNet 的性能都优于其他深度学习模型。

ResNet 的应用

ResNet 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像识别：ResNet 可以用于各种图像识别任务，如物体识别、场景识别等。
  • 目标检测：ResNet 可以用于目标检测任务，如人脸检测、车辆检测等。
  • 图像分割：ResNet 可以用于图像分割任务，如语义分割、实例分割等。

ResNet 图像识别示例

扩展阅读

想要了解更多关于 ResNet 的信息，可以访问以下链接：