什么事resnet18

ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它是ResNet（Residual Network）系列模型中的一员。ResNet-18由微软研究院提出，旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题。

ResNet-18的网络结构相对较浅，共有18层，包括卷积层、批归一化层、激活函数和池化层等。与传统的卷积神经网络不同，ResNet-18引入了残差连接（residual connection）的概念，即在网络中引入跳跃连接，使得信息可以直接从前面的层传递到后面的层，从而减轻了梯度消失的问题。

通过残差连接，ResNet-18可以训练更深的网络，提高了网络的准确性和性能。它在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中取得了很好的效果。