不，ResNet 不是 R-CNN 模型。ResNet（残差网络）和 R-CNN（基于区域的卷积神经网络）是为计算机视觉中不同的任务设计的不同架构。 ResNet 主要是一种深度神经网络架构，针对图像分类进行了优化，而 R-CNN 指的是一系列专注于对象检测的模型。尽管两者都使用卷积神经网络 (CNN)，但它们的结构、目标和应用却大相径庭。
ResNet 于 2015 年推出，通过使用带有跳跃连接的残差块来解决训练非常深的网络的挑战。 这些连接允许梯度在训练期间更有效地流动，使网络能够避免随着深度的增加而性能下降。 ResNet-50 或 ResNet-101 等 ResNet 变体被广泛用作图像分类、分割甚至对象检测等任务中特征提取的骨干网络。 例如，ResNet-50 可用于处理输入图像并生成捕获形状、纹理或模式的高级特征。 然而，ResNet 本身并不执行区域提议或边界框回归，这些是对象检测系统的核心组件。
另一方面，R-CNN 模型专门为对象检测而设计。 最初的 R-CNN (2014) 使用了一个流水线，该流水线首先通过诸如选择性搜索之类的算法生成区域提议（候选对象位置），然后使用 CNN 从每个区域提取特征，最后使用支持向量机 (SVM) 对这些特征进行分类。 像 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 这样的后续迭代通过共享计算和集成区域提议网络 (RPN) 来简化了此过程。 至关重要的是，R-CNN 框架可以利用 ResNet 作为其特征提取的骨干。 例如，Faster R-CNN 模型可以使用 ResNet-101 生成特征图，然后在顶部应用 RPN 和检测头。 这种组合提高了检测精度，但不会使 ResNet 本身成为 R-CNN 系列的一部分。 相反，ResNet 充当更大的检测系统中的组件。
总之，虽然 ResNet 和 R-CNN 模型经常一起使用，但它们解决的是不同的问题。 ResNet 擅长于分类的特征提取，而 R-CNN 提供了一个用于定位和分类对象的框架。 开发人员可能会在 Faster R-CNN 实现中使用 ResNet 骨干来增强检测性能，但 ResNet 仍然是一个独立的架构。 了解这种区别有助于选择正确的工具——ResNet 用于需要深度特征表示的任务，而基于 R-CNN 的系统用于对象检测工作流程。