ResNet是一个很流行的深度学习模型，用于解决图像识别任务。它在2015年由Microsoft Research提出，并在ImageNet竞赛中取得了很好的表现。ResNet的核心是残差学习，通过引入残差连接的方式解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得可以训练更深的网络，进而获得更好的性能。
要使用ResNet，你可以通过深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的API调用现成的ResNet模型，也可以根据自己的需求来构建和训练自己的ResNet模型。通常情况下，可以通过在数据集上进行训练和微调来使用ResNet进行图像识别任务，具体的使用方法可以根据具体的框架和任务需求进行调整。