ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，通过引入“残差学习”机制，解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够训练得更深且更稳定。在图像识别领域，ResNet的应用主要包括以下几个方面：
综上所述，ResNet通过其创新的残差学习机制，在图像识别领域取得了显著的应用成果，不仅在图像分类、目标检测和图像分割等传统任务中表现出色，也为未来的计算机视觉研究开辟了新的可能性。
