Darknet-53网络使用残差模块ResNet

Darknet-53网络使用残差模块ResNet来增加网络深度，提高特征提取能力。ResNet是一种深度残差网络，它通过引入残差块来解决深度网络训练时出现的梯度消失和梯度爆炸问题。在ResNet中，每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成，其中跳跃连接将输入直接添加到输出中，以保留原始特征。通过使用残差块，ResNet可以训练更深的网络，从而提高特征提取能力和分类性能。在Darknet-53中，使用了多个残差块来增加网络深度，从而提高了特征提取和分类性能。