ResNeSt: Split-Attention Networks
Abstract: 由于RexNet简单和模块化的结构，许多计算机视觉下游任务仍在使用。我们提出了Split-Attention block能够使注意力across feature-map groups。并且不会引入额外的及计算消耗。 Introduction： neural architecture search (NAS)有很好的性能，但是不注重训练的有效性以及gpu内存的使用，需要大量算力
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