介绍一下resnet18

ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它是ResNet系列中的一员。ResNet-18由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出，旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet-18的主要特点是引入了残差连接（residual connection），通过跳跃连接将输入直接传递到后续层，使得网络可以更容易地学习到恒等映射。这种设计可以有效地减轻梯度消失问题，使得网络可以更深地进行训练。

ResNet-18的网络结构相对较浅，总共包含18个卷积层和全连接层。具体结构如下：
1. 输入层：224x224的RGB图像
2. 卷积层：7x7的卷积核，步长为2，输出通道数为64，使用ReLU激活函数
3. 最大池化层：3x3的池化核，步长为2
4. 残差块：包含两个3x3的卷积层，每个卷积层后面都有一个批归一化层和ReLU激活函数
5. 残差块重复：共有4个残差块重复，每个残差块内部的卷积层输出通道数翻倍
6. 全局平均池化层：将特征图的高度和宽度降为1
7. 全连接层：输出层，用于分类任务

ResNet-18在许多计算机视觉任务中表现出色，尤其在图像分类、目标检测和图像分割等领域取得了很好的效果。