对应着图像中的CNN部分，其对输入进来的图片有尺寸要求，需要可以整除2的6次方。在进行特征提取后，利用长宽压缩了两次、三次、四次、五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造。Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络
stride=(1,1)时，输出的图片大小与输入的图片大小一样。
4.长宽压缩了两次C2、三次C3、四次C4、五次C5的结果来进入特征金字塔结构进行融合，获得P2, P3 P4 P5,他们会作为RPN网络的有效特征层，
2025年resnet模型结构（resnet讲解）
resnet模型结构（resnet讲解）1 对应着图像中的 CNN 部分 其对输入进来的图片有尺寸要求 需要可以整除 2 的 6 次方 在进行特征提取后 利用长宽压缩了两次 三次 四次 五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造 Mask RCNN 使用 Resnet101 作为主干特征提取网络 2 ResNet101 有两个基本的块 分别名为 Conv Block 和 Identity Block 其中 Conv Block 输入和输出的维度是不一样的
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