摘要：

本文提出了一种基于深度残差网络（ResNet）的图像分类与目标检测方法。首先，我们介绍了深度学习和卷积神经网络的基本概念。然后，详细阐述了深度残差网络的结构和原理，包括残差块、跳跃连接等关键组件。接下来，我们探讨了如何将深度残差网络应用于图像分类和目标检测任务，并给出了实验结果。最后，我们分析了所提出方法的优点和局限性，并对未来研究方向进行了展望。

目录：

1. 引言 1.1 背景和动机

1.2 相关工作

1.3 本文结构

2. 深度学习与卷积神经网络 2.1 深度学习概述

2.2 卷积神经网络基础

2.3 深度残差网络简介

3. 深度残差网络结构与原理 3.1 残差块(Residual Blocks)

3.2 跳跃连接(Skip Connections)

3.3 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolutions)

3.4 参数共享(Parameter Sharing)

3.5 模型训练与优化

4. 基于深度残差网络的图像分类任务 4.1 数据集与预处理

4.2 实验设置与评估指标

4.3 实验结果与分析

4.4 与其他方法的比较

5. 基于深度残差网络的目标检测任务 5.1 数据集与预处理

5.2 实验设置与评估指标

5.3 实验结果与分析

5.4 与其他方法的比较

6. 深度残差网络的优点与局限性 6.1 优点总结

6.2 局限性分析

7. 结论与未来研究方向 7.1 结论

7.2 未来研究方向建议

参考文献(References)