物体检测的关键在于选择合适的主干网络，如CNN的VGG、ResNet、Inception，轻量级网络MobileNetV2、ShuffleNet、EfficientNet，或自定义网络。选择时要考虑准确性、速度和资源限制。示例代码仅供参考，实际应用需调整。
物体检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而选择适合的主干网络是设计高性能物体检测器的关键之一。主干网络负责提取图像特征，影响着物体检测器的准确性和速度。本文将介绍几种常用的主干网络，并提供相应的源代码示例，帮助读者选择适合自己需求的主干网络。
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）
CNN是目前最常用的主干网络之一，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来逐层提取图像特征。在物体检测任务中，常用的CNN主干网络包括VGG、ResNet、Inception等。以下是一个使用ResNet作为主干网络的示例代码：
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet模型
resnet = models.resnet50
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