特征提取部分为什么使用ResNet模型？

ResNet是一个非常流行的深度卷积神经网络模型，它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。在特征提取部分，我们需要提取出图片的特征来进行后续的分类或者识别任务，而ResNet模型可以很好地提取出图片的高级特征，因此在图像处理领域，ResNet模型常常被用于特征提取。此外，ResNet模型的训练也非常高效，可以在相对较短的时间内得到较好的结果，因此在实际应用中也非常受欢迎。