极市干货 | 第60期直播回放-张航-ResNeSt：拆分注意力网络

一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过60位技术大咖嘉宾，并完成了60期极市线上直播分享，往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149 或直接阅读原文，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~

在图像处理领域，虽然近年来的新模型层出不穷，但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。在今年4月中旬，亚马逊团队提出了“ResNet最强改进版”网络——ResNeSt。ResNeSt可以直接应用到已有的主流模型中，显著提高 Mask R-CNN，Cascade R-CNN 等模型的结果（~3%）。

6月20日上午10点，我们重磅邀请到ResNeSt的作者：亚马逊应用科学家张航，为我们深度解读ResNeSt的相关工作。在极市平台公众号后台回复“60”或“张航”即可获取视频和PPT下载地址~

➤详情传送门：

➤分享大纲

1. 简要介绍CNN 基础网络的发展历程

2. 近期神经网络结构搜索的发展，以及与下游应用的脱节

3. 拆分注意力：注意力机制与多通道网络的融合

4. ImageNet上的分类表现，以及迁移学习的效果

5. 总结与未来工作展望

➤回放视频在这里☟（建议在pc端观看）

➤部分PPT截图

往期视频在线观看

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往期线上分享集锦

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