resnet50 预训练模型

ResNet50是一个深度残差网络，由Microsoft Research团队提出，是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC15)比赛的冠军模型。它拥有50层卷积和池化层，可以识别1000个不同类别的图像。

目前，ResNet50的预训练模型可以在多个深度学习框架中使用，例如TensorFlow、PyTorch等。你可以通过下载相应的预训练模型文件来使用它，例如在PyTorch中，你可以使用torchvision.models.resnet50来加载该模型的预训练权重。在TensorFlow中，你可以使用tf.keras.applications.resnet50来加载该模型的预训练权重。

这些预训练模型可以在各种计算机视觉任务中使用，例如图像分类、目标检测、图像分割等。