目标检测restnet

### ResNet在目标检测中的应用

ResNet（残差网络）因其能够有效解决深层神经网络中的梯度消失问题而广受关注，在目标检测领域也得到了广泛应用。当与Faster R-CNN框架相结合时，ResNet显著提升了目标检测的效果[^1]。

#### Faster R-CNN与ResNet101的结合

具体来说，Faster R-CNN是一种流行的目标检测算法，其核心在于引入了区域提议网络（RPN），使得候选框生成和分类可以在同一网络中完成。ResNet101作为骨干网被嵌入到Faster R-CNN架构内，提供了强大的特征提取能力。由于ResNet采用了跳跃连接机制，这不仅有助于缓解过拟合现象，而且增强了模型对于复杂模式的理解力，从而提高了最终检测精度。

#### 实现细节

为了更好地理解这一过程，下面给出一段基于PyTorch库构建并训练带有ResNet101主干的Faster R-CNN模型的基础代码：

import torchvision.models as models
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn, FastRCNNPredictor

def get_model(num_classes):
    # 加载预训练好的Faster R-CNN模型，并指定使用ResNet-101-FPN作为backbone
    model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

    # 获取分类器输入特征的数量
    in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
    
    # 更换原有的预测头以适应新的类别数量
    model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)
    
    return model

此段代码展示了如何创建一个可以识别`num_classes`类别的对象检测器。这里的关键点是在保持原有FPN结构的基础上替换了默认的ResNet50为更深层次的ResNet101版本，进而获得更好的表现效果。