# ResNeSt以及RegNet网络 ## 概述 ResNeSt系列模型是在2020年提出的，在原有的resnet网络结构上做了改进，通过引入K个Group和在不同Group中加入类似于SEBlock的attention模块，使得精度相比于基础模型ResNet有了大幅度的提高，且参数量和flops与基础的ResNet基本保持一致。
RegNet是由FAIR于2020年提出，旨在深化设计空间理念的概念，在AnyNetX的基础上逐步改进，通过加入共享瓶颈ratio、共享组宽度、调整网络深度与宽度等策略，最终实现简化设计空间结构、提高设计空间的可解释性、改善设计空间的质量，并保持设计空间的模型多样性的目的。最终设计出的模型在类似的条件下，性能还要由于EfficientNet，并且在GPU上的速度提高了5倍。
## 精度、FLOPS和参数量 | Models | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPS<br>(G) | Parameters<br>(M) | |:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 0.8035 | 0.9528| 0.8035 | -| 8.68 | 26.3 | | ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9542| 0.8113 | -| 10.78 | 27.5 |
| RegNetX_4GF | 0.7850 | 0.9416| 0.7860 | -| 8.0 | 22.1 |
