简介： 目前深度卷积神经网络的主干网都起源于最初的图像分类网络，在应用于目标检测、语义分割、目标分割等领域时，传统骨干网不断抛弃特征信息的做法导致后期分析时信息量不足。为了解决上述问题，本发明提供了一种可充分保留图像特征的特征提取模型，用于对任意分辨率的输入图像进行无损的特征提取操作，其特征在于，包括：多个卷积操作层，由通道分离卷积和1×1卷积构成；多个池化操作层，该池化操作层中池化的步长为1，边界填充以0和1像素交替执行，其中，池化操作层的数量为偶数个。