ResNet 在识别对策中的优势：两种物体识别效果如何？

ResNet 在识别对策的两种物体方面相对较为擅长。由于 ResNet 采用了深度残差网络的设计，能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸问题，在训练深度神经网络时具有更好的稳定性和鲁棒性。因此，ResNet 在处理复杂的图像分类问题时，可以更好地提取图像的特征，从而提高分类的准确性。在识别对策的两种物体方面，ResNet 可以通过学习两种物体的特征差异，从而更好地进行分类。但是，具体的效果还需要根据具体的数据集和实验情况进行评估。