ResNet18是由多个卷积层和池化层组成的深度卷积神经网络。它的名称“ResNet”来源于“残差网络（Residual Network）”，意味着网络中包含有残差模块。ResNet18由18个层级组成，其中包括16个卷积层和2个全连接层，它们的顺序是固定的，不能随意调整。

下面以一张猫的图片为例，介绍ResNet18是如何一层层计算的：

1.输入层（Input Layer）：将输入的图像数据送入神经网络。

2.卷积层1（Convolutional Layer 1）：通过卷积操作，提取图像的低级特征，例如边缘、角点等。

3.池化层1（Pooling Layer 1）：通过最大池化操作，对卷积层1的输出进行降采样，减小特征图的大小。

4.残差块1（Residual Block 1）：由两个卷积层、一个跳跃连接和一个批量归一化层组成。在卷积层中提取特征，而在跳跃连接中保留输入特征图信息，从而防止特征信息丢失。

5.残差块2（Residual Block 2）：与第4步类似，也是由两个卷积层、一个跳跃连接和一个批量归一化层组成。

6.残差块3（Residual Block 3）：与第4步和第5步类似。

7.残差块4（Residual Block 4）：与第4步、第5步和第6步类似。

8.池化层2（Pooling Layer 2）：同第3步。

9.全连接层1（Fully Connected Layer 1）：将特征图变换成一维向量，作为下一个全连接层的输入。

10.全连接层2（Fully Connected Layer 2）：输出最终的预测结果。

ResNet18之所以可以处理复杂的图像数据，是因为它具有深度的网络结构和残差模块的使用，可以有效地解决梯度消失和梯度爆炸等问题，同时可以提取图像的高层次特征。

除了ResNet18，还有ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152等不同深度的ResNet模型，它们的层数和参数量都不同，可以根据任务需求进行选择。例如，ResNet50比ResNet18更深，能够处理更复杂的图像数据，但相应地，也需要更多的计算资源。