😊 ResNet_50网络结构详解：强大的主干网络

ResNet-50是深度学习领域中非常经典的一种卷积神经网络结构，广泛应用于图像识别和分类任务。它的核心在于引入了残差模块（Residual Block），有效解决了深层网络中的梯度消失问题，让网络能够训练得更深、更高效。

_ResNet-50的基本构成_

ResNet-50由多个残差块堆叠而成，包含4个主要的stage（阶段），每个stage由若干个残差块组成。与ResNet-18和ResNet-34不同的是，ResNet-50采用了瓶颈结构（Bottleneck Structure），即每个残差块由三个卷积层组成，而非两个。这种设计大大减少了计算量，同时保持了模型的表达能力。

_ResNet-50的优势_

作为主干网络，ResNet-50具有强大的特征提取能力，适合处理复杂的图像数据。其模块化的架构也使得它易于扩展和微调，比如用于目标检测（如Faster R-CNN）或语义分割等任务。此外，预训练的ResNet-50模型在ImageNet数据集上表现优异，迁移至其他任务时能显著提升性能。

🚀 总而言之，ResNet-50以其卓越的性能和灵活性，成为计算机视觉领域的明星网络之一！