《表1 特征提取网络结构：基于Faster-RCNN的快速目标检测算法》

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《基于Faster-RCNN的快速目标检测算法》

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假设残差学习模块的输入为x，要拟合的函数映射为H（x），可以定义另一个残差映射为F（x），且F（x）=H（x）-x，则原始的函数映射H（x）=F（x）+x。通过实验证明，优化残差映射F（x）比优化原始函数映射H（x）容易得多[12]。直接映射只是恒等映射，并未加入任何其他参数，不影响整体网络的复杂度与计算量。通过这种捷径的方式构建了更为丰富的卷积神经网络。该残差网络如表1所示。其中卷积层二，三，四，五均采用3个卷积核模板。第1个卷积核样式是1×1，第2个卷积核样式是3×3，第3个卷积核样式是1×1。卷积核形式如表1所示。