ResNeSt: Split-Attention Networks
Abstract: 由於RexNet簡單和模塊化的結構，許多計算機視覺下游任務仍在使用。我們提出了Split-Attention block能夠使注意力across feature-map groups。並且不會引入額外的及計算消耗。 Introduction： neural architecture search (NAS)有很好的性能，但是不注重訓練的有效性以及gpu內存的使用，需要大量算力
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