ResNet即残差网络（Residual Network），是一种深度卷积神经网络架构，由何凯明等人在2015年提出，以下是对其的详细介绍：

提出背景

随着神经网络层数的增加，出现了梯度消失或梯度爆炸问题，导致网络难以训练。同时，网络越深，模型的准确率可能会达到饱和甚至下降，出现退化问题。ResNet旨在解决这些问题，使训练极深的网络成为可能。

核心思想

• 残差学习：引入了残差块（Residual Block）的概念，其核心是通过捷径连接（Shortcut Connection）将输入直接加到输出上，使得网络可以学习到输入与输出之间的残差。即不是直接学习目标函数 (H(x))，而是学习残差函数 (F(x)=H(x)-x)，那么最终的输出就是 (H(x)=F(x)+x)。

网络结构

• 残差块：通常由两个或多个卷积层组成，卷积层之间可能会有批量归一化（Batch Normalization）和激活函数，如ReLU。在残差块中，输入 (x) 经过一系列卷积操作后得到 (F(x))，然后通过捷径连接将 (x) 与 (F(x)) 相加得到输出 (H(x))。
• 整体架构：ResNet由多个残差块堆叠而成，根据网络的深度不同，有ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152等不同版本。一般来说，网络的前面部分是普通的卷积层，用于提取图像的低级特征，后面部分是多个残差块组成的主体部分，用于学习更高级的特征，最后通过全连接层和 softmax 函数进行分类。

优势

• 训练深度网络更容易：残差连接有效地缓解了梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够在很深的层数下进行训练，从而可以学习到更复杂的特征。
• 性能提升显著：在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中，ResNet取得了非常好的效果，大幅提高了模型的准确率。
• 模型泛化能力强：通过学习残差，模型对输入的微小变化更加鲁棒，具有更好的泛化能力，在不同的数据集和任务上表现稳定。

应用

• 图像分类：在ImageNet数据集上取得了当时领先的分类准确率，成为图像分类领域的经典模型之一，推动了图像识别技术的发展。
• 目标检测：作为基础网络与其他目标检测算法结合，如Faster R-CNN、YOLO等，提高了目标检测的精度和速度。
• 语义分割：用于对图像进行像素级的分类，在Cityscapes、PASCAL VOC等语义分割数据集上也取得了很好的效果。
• 视频分析：在视频分类、动作识别等视频分析任务中也有广泛应用，能够学习视频中的时空特征。

发展与改进

• 改进网络结构：后续研究在ResNet的基础上进行了各种改进，如ResNeXt引入了分组卷积和 cardinality 的概念，进一步提高了模型的性能和效率。
• 与其他技术结合：与注意力机制、多尺度特征融合等技术结合，使模型能够更好地关注图像中的关键区域和多尺度信息，提升模型的性能。