具体说一下resnet在红外小目标检测上的缺点

ResNet在红外小目标检测上的主要缺点是：

1. 特征图分辨率过低：ResNet网络采用了池化层和步幅卷积层，这样会降低特征图的分辨率，使得检测小目标时精度下降。

2. 损失函数不适合小目标：ResNet网络中使用的损失函数是交叉熵损失函数，这个损失函数对于小目标的识别效果不好，因为小目标的像素点很少，交叉熵损失函数会将小目标视为噪声而忽略掉。

3. 训练数据不足：在红外小目标检测任务中，训练数据很难获取，而ResNet网络需要大量的训练数据才能发挥其优势，因此在红外小目标检测上，ResNet网络的性能可能会受到限制。