Res2Net論文記錄

摘要 視覺任務中多尺寸的特徵表示十分重要，作爲backbone的CNN對尺寸表徵能力越強，性能提升越大。目前大多數特徵提取的方法是分層方式來表示多尺度特徵。分層方式即要麼對每一層使用多個尺度的卷積核進行特徵提取，要麼就是對每一層提取特徵進行融合。 本文提出的Res2Net在原有的殘差單元結構中又增加了小的殘差塊，通過在單一殘差塊中對殘差連接進行分級，進而可以達到細粒度層級的多尺度表徵，同時增加了每

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