resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152五种网络模型应该如何选择

选择哪种 ResNet 模型取决于你的具体任务和需求。以下是一些建议：

1. 对于小型数据集或计算资源有限的情况，可以选择 ResNet-18 或 ResNet-34。这两个模型相对较浅，参数较少，训练速度较快，适用于简单的图像分类任务。

2. 如果你的数据集相对较大且复杂，可以考虑使用 ResNet-50 或更高层次的模型（如 ResNet-101 或 ResNet-152）。这些模型拥有更多的层和参数，能够提供更好的特征表示能力，适合解决更复杂的图像分类、目标检测或分割等任务。

3. 在一些特定任务中，如目标检测或分割，使用具有更深层次的模型（如 ResNet-101 或 ResNet-152）可能会获得更好的性能。

总之，选择 ResNet 模型应该根据你的数据集规模、任务复杂度和计算资源来决定。需要综合考虑模型的深度、参数量以及训练和推理速度等因素。可以通过实验和验证来确定最适合你任务需求的模型。