残差网络（ResNet）

残差网络（通常称为 ResNets）是深度学习领域的一大进步，尤其是在深度卷积神经网络的设计方面。引入残差网络是为了解决训练深度网络时面临的一个关键挑战：梯度消失问题。随着网络变得越来越深，它们往往变得更难训练，性能也会下降。ResNets 革新了网络架构，使网络的训练深度达到了前所未有的程度，从而大大改进了各种计算机视觉任务。

关键概念

ResNet 架构的核心是 "残差连接 "的概念，也称为 "跳过连接"。传统的深度网络学习从输入到输出的直接映射。相比之下，ResNet 的设计旨在学习残差映射。残差区块不是直接学习复杂函数，而是学习 "残差"--输入与所需输出之间的差值。这是通过将区块的原始输入添加到其输出来实现的，从而有效地创建了一条捷径或跳过连接。

这一看似简单的修改却有着深远的意义。跳转连接可以让梯度更容易地流过网络，从而缓解梯度消失问题。通过允许网络在有益时学习身份映射（输出与输入相同），ResNets 可以有效地绕过对性能无益的层，这对深度网络至关重要。这一创新允许训练更深的网络，如 ResNet-50、ResNet-101 甚至 ResNet-152，它们分别有 50 层、101 层和 152 层，明显优于以前较浅的架构。

ResNet 的应用

ResNets 已成为计算机视觉领域的基础架构，并在众多应用中得到广泛应用：

• 图像分类：ResNets 在ImageNet 等图像分类基准上取得了最先进的成果。它们能够有效地从深度网络中学习，从而显著提高了识别图像中的物体、场景和类别等任务的准确性。例如，在 Ultralytics YOLO模型中，ResNet 等骨干网络可用于增强物体检测和图像分类任务的特征提取。

• 物体检测与分割架构，如 Ultralytics YOLOv8和SAM （Segment Anything Model）等架构通常利用 ResNet 作为特征提取的支柱。在物体检测中，ResNets 通过提供稳健而深入的特征表示，帮助准确定位图像中的物体并对其进行分类。例如，在分割方面，ResNets 有助于精确的像素级对象勾勒和识别，这对自动驾驶和医学图像分析等应用至关重要。

• 医学图像分析：在医学图像分析中，ResNets 可用于肿瘤检测、疾病分类和器官分割等任务。ResNets 的深度和表征能力对于捕捉复杂医学图像中的微妙模式、提高诊断准确性和治疗计划至关重要。

• 面部识别：ResNets 可用于面部识别系统，从面部图像中提取特征。其深度架构可以学习复杂的面部特征，从而在安全、监控和个性化应用中实现高精度的识别和验证。

• 自然语言处理 (NLP) 及其他：残差连接的概念虽然主要用于计算机视觉领域，但也影响到了其他领域，包括自然语言处理 (NLP)。残差网络的成功启发了 NLP 和其他机器学习领域的类似架构，显示了这一架构创新的广泛影响。

ResNet 的优势

ResNet 的主要优势在于它能够有效地训练非常深的网络，克服了传统深度网络遇到的退化问题。这种深度使 ResNet 能够学习更复杂、更分层的特征，从而提高在各种任务中的性能。此外，ResNet 架构的实现相对简单，已成为许多现代深度学习模型的标准构建模块。其强大的性能和易用性巩固了 ResNets 在深度学习和人工智能领域的基石地位。对于希望实施和优化视觉人工智能模型的用户来说，了解 ResNet 架构至关重要，而Ultralytics HUB 等平台可以促进基于 ResNet 的模型在各种应用中的训练和部署。