ResNet50是一个卷积神经网络，深度为50层。它是由微软于2015年建立和训练的，论文：[Deep Residual Learning for Image Recognition](http://deep Residual Learning for Image Recognition /)。该模型对ImageNet数据库中的100多万张图像进行了训练。与VGG-19一样，它可以分类多达1000个对象，网络训练的是224x224像素的彩**像。ResNet-50 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练，并在 2015 年赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。