Res2Net论文记录

摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要，作为backbone的CNN对尺寸表征能力越强，性能提升越大。目前大多数特征提取的方法是分层方式来表示多尺度特征。分层方式即要么对每一层使用多个尺度的卷积核进行特征提取，要么就是对每一层提取特征进行融合。 本文提出的Res2Net在原有的残差单元结构中又增加了小的残差块，通过在单一残差块中对残差连接进行分级，进而可以达到细粒度层级的多尺度表征，同时增加了每

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