请详细介绍resnet152，并附有图片介绍

ResNet-152是ResNet系列的一个深度神经网络模型，由Microsoft Research团队于2015年提出。它在ImageNet数据集上的表现非常优秀，是当时最先进的图像分类模型之一。ResNet-152相比于ResNet-50和ResNet-101，拥有更深的网络结构，共152层，因此可以学习更加复杂的特征。

ResNet-152的核心思想是残差学习，即通过跨越多个卷积层来学习残差，从而使得网络的训练更加容易。它通过添加残差块来实现这一思想，每个残差块包含了两个卷积层和一个跨层连接，如下图所示：


其中，跨层连接可以选择直接相加或者进行线性变换后相加，以保证特征维度的一致性。

ResNet-152的整体结构如下图所示：


ResNet-152的网络结构非常深，其中包含了多个残差块和池化层，以及全局平均池化层和全连接层。它可以通过在ImageNet数据集上进行训练，学习到丰富的图像特征，可以用于图像分类、目标检测、语义分割等多个计算机视觉任务。