zhanghang1989/ResNeSt

해결하는 문제

ResNeSt는 컴퓨터 비전 작업의 성능을 향상시키기 위해 설계된 ResNet 아키텍처의 변종입니다. 표준 ResNet의 한계를 해결하기 위해, 채널 간 상호작용과 스케일 관련 특징을 더 잘 포착할 수 있도록 스플릿 어텐션 메커니즘을 도입합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 'Split-Attention Networks'를 구현하며, 표준 잔차 블록을 수정하여 다양한 채널 그룹 간 정보를 더 유연하게 집계할 수 있도록 모델을 학습하게 합니다. 이 아키텍처는 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 세그멘테이션과 같은 다양한 하류 작업의 백본으로 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

이미지 분류, 객체 탐지 (예: Mask R-CNN 또는 Cascade R-CNN을 통한), 세그멘테이션 (예: DeepLabV3을 통한)에 고성능 백본 네트워크가 필요한 컴퓨터 비전 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 프레임워크 지원: PyTorch 및 MXNet Gluon용 구현을 제공하며, TensorFlow, Caffe, JAX용 제3자 버전도 포함됩니다.
• 하류 성능 향상: Mask R-CNN, Cascade R-CNN, DeepLabV3 등의 모델 성능을 크게 향상시킵니다.
• 사전 학습 모델: ResNeSt-50, 101, 200, 269 등 다양한 모델 크기의 사전 학습된 가중치를 제공합니다.
• 통합 기능: Detectron2용 래퍼와 MMDetection 통합을 포함합니다.