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Res2Net上图是backbone网络中比较常见的结构。本文将其中的3x3的卷积核替换为几组小的卷积核并以残差的方式进行连接，在计算力相同的条件下获得更强的多尺寸表征信息。
超越ResNet：Res2Net；目标检测最新网络：FCOS；何恺明最新论文：RandWire-WS昨天(2019-04-03)arXiv上放出了很多优质论文：各种顶会paper和顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅，放大重点，Amusi做了论文精选。
总结综上所述，Res2Net模块在以上视觉任务中均表现出良好的性能。尽管在几个代表性的计算机视觉任务（包括姿态识别，目标检测和显著性目标检测）的背景下已经证明了所提出模型的优越性，但论文作者认为多尺度表示至关重要且具有更广泛的应用领域。
有一篇新的论文，来自Gao，Cheng，Zhao等人，Res2Net:anewmulti-scalebackbonearchitecture，展示了在一个给定块中做多尺度，而不是通常的一层一层的做多尺度，是一个未知的领域，可以对物体检测和分割带来额外的回报。.大多数架构都是在一层一层的基础上使用了多...
作者在文中提到：深层网络的训练误差一般比浅层网络更高；但是对一个浅层网络，添加多层恒等映射（y=x）变成一个深层网络，这样的深层网络却可以得到与浅层网络相等的训练误差。由此可以说明恒等映射的层比较好训练。我们来假设：对于残差网络，当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等...
Table1，table2res2net在image上top-1和top-5都有1~2%的提升。Table3验证尺度的有效性，保持计算复杂度，随着尺度增加精度不断提升。Res2Net-50在ImageNet数据集不同规模测试错误率结果。其中参数w为卷积宽度（通道数吧），s为scale不同模块
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet——MSRA何凯明团队的ResidualNetworks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且DeepResidualLearningforImageRecognition也获得了CVPR2016的bestpaper，实在是实至名归。
论文[4]认为，即使BN过后梯度的模稳定在了正常范围内，但梯度的相关性实际上是随着层数增加持续衰减的。而经过证明，ResNet可以有效减少这种相关性的衰减。对于层的网络来说，没有残差表示的PlainNet梯度相关性的衰减在，而ResNet的衰减却只有。
Res2Net上图是backbone网络中比较常见的结构。本文将其中的3x3的卷积核替换为几组小的卷积核并以残差的方式进行连接，在计算力相同的条件下获得更强的多尺寸表征信息。
超越ResNet：Res2Net；目标检测最新网络：FCOS；何恺明最新论文：RandWire-WS昨天(2019-04-03)arXiv上放出了很多优质论文：各种顶会paper和顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅，放大重点，Amusi做了论文精选。
总结综上所述，Res2Net模块在以上视觉任务中均表现出良好的性能。尽管在几个代表性的计算机视觉任务（包括姿态识别，目标检测和显著性目标检测）的背景下已经证明了所提出模型的优越性，但论文作者认为多尺度表示至关重要且具有更广泛的应用领域。
有一篇新的论文，来自Gao，Cheng，Zhao等人，Res2Net:anewmulti-scalebackbonearchitecture，展示了在一个给定块中做多尺度，而不是通常的一层一层的做多尺度，是一个未知的领域，可以对物体检测和分割带来额外的回报。.大多数架构都是在一层一层的基础上使用了多...
作者在文中提到：深层网络的训练误差一般比浅层网络更高；但是对一个浅层网络，添加多层恒等映射（y=x）变成一个深层网络，这样的深层网络却可以得到与浅层网络相等的训练误差。由此可以说明恒等映射的层比较好训练。我们来假设：对于残差网络，当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等...
Table1，table2res2net在image上top-1和top-5都有1~2%的提升。Table3验证尺度的有效性，保持计算复杂度，随着尺度增加精度不断提升。Res2Net-50在ImageNet数据集不同规模测试错误率结果。其中参数w为卷积宽度（通道数吧），s为scale不同模块
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet——MSRA何凯明团队的ResidualNetworks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且DeepResidualLearningforImageRecognition也获得了CVPR2016的bestpaper，实在是实至名归。
论文[4]认为，即使BN过后梯度的模稳定在了正常范围内，但梯度的相关性实际上是随着层数增加持续衰减的。而经过证明，ResNet可以有效减少这种相关性的衰减。对于层的网络来说，没有残差表示的PlainNet梯度相关性的衰减在，而ResNet的衰减却只有。
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