zhanghang1989/ResNeSt

何を解決するか

ResNeSt は、コンピュータビジョンタスクのパフォーマンスを向上させるために設計された ResNet アーキテクチャのバリエーションです。標準的な ResNet の限界に焦点を当て、チャネル間の依存関係やスケール関連の特徴をよりよく捉えるために、スプリットアテンション機構を導入しています。

動作方法

このプロジェクトは「Split-Attention Networks」を実装しており、標準的なリジッドブロックを変更して、異なるチャネルグループ間での情報集約をより柔軟に学習できるようにしています。このアーキテクチャは、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションなどのさまざまな下流タスクのバックボーンとして使用できます。

対象ユーザー

画像分類、オブジェクト検出（例：Mask R-CNN や Cascade R-CNN による）、セマンティックセグメンテーション（例：DeepLabV3 による）に高パフォーマンスなバックボーンネットワークが必要なコンピュータビジョン研究者および開発者向けです。

特徴

• マルチフレームワーク対応: PyTorch および MXNet Gluon 用の実装を提供し、TensorFlow、Caffe、JAX 用のサードパーティ実装も用意されています。
• 下流モデルのパフォーマンス向上: Mask R-CNN、Cascade R-CNN、DeepLabV3 などのモデルの性能を大幅に向上させます。
• 事前学習済みモデル: ResNeSt-50、101、200、269 など、さまざまなモデルサイズに対応した事前学習済み重みを提供しています。
• 統合機能: Detectron2 用のラッパーと MMDetection との統合を含んでいます。