《ResNeSt: Split-Attention Networks》笔记
Introduction NAS系列方法大大提升了图片分类的精度，但是这些NAS系列方法是基于特定任务搜索出来的网络结构，提取出来的特征泛化性不高。而且NAS系列模型的训练效率和内存使用效率不高。NAS系列模型消耗很多内存，有些大模型不能使用合适的batch-size在GPU上训练。这限制了NAS系列模型用于其他应用，比如需要密集预测的分割任务。大多数针对计算机视觉任务的工作依然使用ResNet模
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