resnet101预训练模型

resnet101预训练模型是一种在计算机视觉任务中广泛使用的深度神经网络模型。它是由微软研究院团队开发的，具有101层的深度。这个模型通过在大规模图像数据集上进行训练，可以有效地提取图像特征，并在许多计算机视觉任务中取得了很好的性能。

该预训练模型可以用于识别和分类图像，目标检测，图像分割等任务。它基于残差网络（ResNet）的架构，通过跨层连接和残差学习，克服了深度神经网络中的梯度消失和模型退化问题，从而提高了模型的性能和准确性。