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ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，通过引入“残差学习”机制，解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够训练得更深且更稳定。在图像识别领域，ResNet的应用主要包括以下几个方面：
- 图像分类：ResNet在ImageNet等大规模图像识别竞赛中取得了显著的成绩，展示了其在图像分类任务中的高性能。
- 目标检测：作为特征提取的基础网络，ResNet也常用于目标检测任务中，如Faster R-CNN。
- 图像分割：ResNet的结构同样可以应用于图像分割任务，帮助模型更好地理解和分割图像中的不同区域。
综上所述，ResNet通过其创新的残差学习机制，在图像识别领域取得了显著的应用成果，不仅在图像分类、目标检测和图像分割等传统任务中表现出色，也为未来的计算机视觉研究开辟了新的可能性。
