轻量级Backbone网络：CSPDarknet53和ResNet

在目标检测任务中，Backbone网络的选择至关重要。本文采用两种轻量级卷积神经网络：CSPDarknet53和ResNet，作为目标检测模型的骨干网络。这些网络在保证较高检测精度的同时，尽可能地减少了计算量和内存占用，使其更适合在资源受限的设备上部署。

CSPDarknet53包含多个残差块，每个残差块包含卷积层、残差连接和跳跃连接。这种残差结构能够有效地增加网络深度，从而提升网络的特征表达能力。ResNet也采用了类似的残差连接机制，通过构建深层网络，增强了模型的学习能力。

通过使用这些轻量级Backbone网络，我们能够在保证检测性能的同时，有效降低模型的计算复杂度和内存占用，为目标检测模型的应用提供更广泛的可能性。