ResNet50是基于深度残差学习实现的图像分类模型，通过残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题。

ResNet26d是基于深度残差学习的图像分类模型，是ResNet的变体(d)版本，优化了stem结构和shortcut连接方式。

ResNet18是基于深度残差学习实现的图像分类模型，通过残差连接解决了深层网络训练困难的问题。

ResNet152是基于深度残差学习的图像分类模型，通过残差连接解决了深度网络训练中的梯度消失问题。