Ma et al. (2021) used ResNet-50+FPN(He et al. 2016; Lin et al. 2017) to carry a semantic segmentation neural network, demonstrating the feasibility of deep learning in large-scale AGs mapping. Chen et al. (2021) successfully extracted AGs with the help of the classic semantic segmentation network UNet, and since then, some segmentation models specifically designed for AGs mapping tasks have been proposed(He et al. 2023; Liu et al. 2023). Although these models are based on classical convolutional neural networks (CNNs) and improved with the help of advanced components in CNNs to achieve better results, there are still three main problems in AGs mapping: difficult to extract spatially dense distribution, algorithm maladaptation, and lack of trainable data. On the other hand, the intrinsic relationship between the visual features of AGs and the network architecture has not been sufficiently explained. How to implement an efficient AGs segmentation model based on the unique or more niche characteristics of AGs still needs to be supplemented more.

Ma等人（2021）采用ResNet-50+FPN（He等人2016；Lin等人2017）构建了一个语义分割神经网络，展示了深度学习在大规模农田地块映射中的可行性。陈等人（2021）成功地利用经典的语义分割网络UNet提取了农田地块，并且此后还提出了一些专门针对农田地块映射任务设计的分割模型（He等人2023；Liu等人2023）。尽管这些模型以经典卷积神经网络（CNNs）为基础，并借助CNNs中的先进组件做出改进取得了更好的效果，但农田地块映射仍存在三个主要问题：难以提取空间密集分布、算法不适应性以及缺少可训练数据。另一方面，农田地块视觉特征与网络架构之间的内在关系还没有得到充分的解释。如何基于农田地块的独特或更专业的特性来实现高效的农田地块分割模型，仍需要更多的补充。

相关问题

resnet-50 FPN

ResNet-50是一个经典的卷积神经网络模型，用于图像分类和目标检测任务。而FPN是一种用于解决目标检测中多尺度信息处理问题的网络结构。

ResNet-50是由残差块（Residual Block）组成的深度卷积神经网络。它通过引入跳跃连接（skip connection）来解决深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更容易地训练和优化。ResNet-50具有50层的深度，包含多个残差块，其中每个残差块内部又由多个卷积层组成。

FPN是一种用于处理多尺度信息的网络结构。在目标检测任务中，不同大小的目标可能在图像中以不同的尺度出现。FPN通过构建特征金字塔来解决这个问题，即通过在不同层级上提取特征并进行融合，使得网络可以同时处理不同尺度的目标。

将ResNet-50和FPN结合起来，就得到了ResNet-50 FPN模型。这个模型在目标检测任务中表现出色，能够有效地检测不同尺度的目标，并取得较好的性能。

ResNet-18 with FPN

ResNet-18 with FPN是一种结合了ResNet-18和特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）的深度学习模型。ResNet-18是一个经典的卷积神经网络模型，它由18个卷积层和全连接层组成，主要用于图像分类任务。而FPN是一种用于目标检测和语义分割等任务的特征提取网络。

ResNet-18的主要特点是引入了残差连接（residual connection），通过跳跃连接将输入直接传递到输出，解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络更易于训练。ResNet-18的结构相对较浅，适合处理一些简单的图像分类任务。

而FPN则是为了解决目标检测任务中不同尺度目标的检测问题而提出的。它通过在不同层级上构建特征金字塔，使得网络可以同时获得不同尺度的特征信息。FPN通过自顶向下和自底向上的路径来构建特征金字塔，然后通过横向连接将不同层级的特征进行融合，最终得到具有丰富语义信息和多尺度感受野的特征图。

将ResNet-18和FPN结合起来，可以充分利用ResNet-18的特征提取能力和FPN的多尺度特征融合能力，从而在目标检测和语义分割等任务中取得更好的性能。