# 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。
## 精度、FLOPS和参数量
| Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPS
(G) | Parameters
(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9542| 0.8113 | -|5.39 | 27.5 |