ResNet是由KaimingHe等人在2015年提出的深度学习模型，它通过引入残差学习解决了随着网络深度增加而性能下降的问题。ResNet在多个视觉识别任务上取得了显著的成功，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。斩获当年ImageNet竞赛中分类任