bifpn+resnet用于遥感图像目标检测

BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）和ResNet是两种常用的深度学习模型，可以结合使用进行遥感图像目标检测。

BIFPN是一种用于处理不同分辨率特征金字塔的神经网络结构，可以将不同尺度的特征进行融合，提高模型的检测精度。而ResNet则是一种残差网络，可以有效解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，提高模型的训练效率和准确率。

将BIFPN和ResNet结合使用，可以在保持模型高效性的同时提高检测精度。在遥感图像目标检测中，由于图像分辨率较高，目标尺度和密度较大，因此使用这种结合模型可以更好地捕捉目标特征，提高检测准确率。