resnet与传统目标识别分类中特征提取与选择的关系？

ResNet是一种深度残差网络，可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。在传统目标识别分类中，特征提取和选择是非常重要的步骤。ResNet通过引入残差块的方式，使得网络可以跨越多个层次直接学习残差，从而使得特征提取和选择更加高效和准确。在ResNet中，每个残差块都有一个跳跃连接，可以直接将输入特征图与输出特征图相加，从而使得网络可以更加灵活地学习到目标的特征。此外，ResNet还采用了批归一化和全局平均池化等技术，进一步提高了特征提取和选择的效果。因此，可以说ResNet对于特征提取和选择在传统目标识别分类中有着非常重要的作用。