请详细介绍resnet152，并附图片

ResNet152是深度残差网络（Deep Residual Network）的一个变种，是由微软研究院提出的，在2015年ImageNet图像识别比赛中取得了第一名的好成绩。ResNet152的主要特点是解决了深层网络存在的梯度消失和梯度爆炸等问题，可以训练更深更复杂的神经网络。它有152层，比起之前的版本，它的深度更深，参数更多，因此能够更好地处理大型图像数据集。

ResNet152的核心思想是引入了残差块（Residual Block），如下图所示：


传统的神经网络通过堆叠多个卷积层和激活函数来进行特征提取和非线性变换，但是当网络变得很深时，就会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练变得困难。而残差块采用跨越连接（shortcut connection）的方式，将输入直接加到输出中，使得网络可以学习到残差（residual）而不是完整的特征映射，从而更容易训练。具体来说，残差块中包含两个卷积层和一个跨越连接，其中第一个卷积层用于提取特征，第二个卷积层用于将特征转换为输出，跨越连接将输入直接加到输出中。

ResNet152的整体结构如下图所示：


ResNet152由多个残差块堆叠而成，其中每个残差块包含若干个残差单元（Residual Unit）。在训练过程中，每个残差单元的输入和输出都会进行Batch Normalization和ReLU激活函数处理，从而增强模型的非线性能力和鲁棒性。

总之，ResNet152是一种非常强大的深度学习模型，可以在大规模图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得优秀的性能。