《表1 ResNet-50结构图》

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《基于深度学习的目标检测与可行域分割研究》

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由于ResNet-50中的参数量较少，避免了网络因参数过多出现的过拟合现象，且在增加网络深度的同时不会发生网络退化，提高了模型的泛化能力。该网络可对图像进行下采样，产生多尺度的特征信息，并将其传输给检测和分割编码器进行图像的检测和分割。因此使用ResNet-50作为特征编码器中的特征提取网络，其网络结构如表1所示，其中Conv表示卷积核。