2020年8月8日 · 作者提出了一种新颖的CNN模块，叫作Res2Net，在单个残差块内构造具有等级制的类似残差连接，取代了通用的单个3x3卷积核。 Res2Net在更细粒度级别表示多尺度特征，并增加了每个网络层的感受野。 可以将Res2Net模块插入最新的主干CNN模型中，例如ResNet，ResNeXt和DLA。 我们在这些模型上评估Res2Net块，并在广泛使用的数据集（例如CIFAR-100和ImageNet）上进行了实验，该方法性能优于原先基准模型。 在一些具有代表性的 …

在本文中，提出了一种新颖的CNN模块，叫作Res2net，在单个残差块内构造具有等级制的类似残差连接。Res2Net在粒度级别表示多尺度特征，并增加了每个网络层的感受野。可以将Res2Net模块插入最新的主干CNN模型中，例如 ResNet ， ResNeXt 和 DLA 。

2019年4月2日 · In this paper, we propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the range of receptive fields for each network layer.

使用Res2Net代替原网络中的ResNet Backbone，能够提高baseline网络在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等多种计算机视觉任务中的性能，而且几乎不增加计算量。 推荐阅读： 今天跟大家分享TPAMI2021中的一篇文章，文章详细信息如下： 这篇文章是ResNet的变体，通过改进ResNet中的残差模块，在几乎不改变计算量的前提下，提高了网络提取多尺度特征的能力。 下载链接： https://arxiv.org/…

We propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the range of receptive fields for each network layer.

2023年11月16日 · Res2Net 模型能够自适应性的调整感受野范围。 当整个图象中的物体 的已经被合适的感受野覆盖时，模型的性能提升将变得有限。 当模型的复杂度不变的情况下，单纯增加模型尺度（scale）可 能造成每个感受野的通道数减少，这可能会降低模型对于特 定尺度特征 ...

We propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the range of receptive fields for each network layer.

In this paper, we propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the range of …

Res2Net是经典深度网络ResNet的一种变体。 它主要是将多尺度作为提升网络性能的出发点，并结合分组卷积和类似特征金字塔FPN的思想所设计的一种backbone。

In this paper, we propose a novel building block for CNNs, namely Res2Net, by constructing hierarchical residual-like connections within one single residual block. The Res2Net represents multi-scale features at a granular level and increases the