介绍ResNeSt18图像分类模型

ResNeSt18是一种基于ResNet结构的图像分类模型，由微软亚洲研究院和中国科学院自动化研究所合作开发。它是在ResNet基础上进行了改进和优化，具有更好的性能和更少的参数。

ResNeSt18采用了“Split-Attention”（分离注意力）机制，将特征图分为多个子组，并在子组内进行特征交互，从而提高特征的表达能力。此外，ResNeSt18还采用了“ResNet-D”（深度化残差网络）结构，增加了网络的深度，提高了特征的抽象能力。

在ImageNet图像分类任务上，ResNeSt18相对于传统的ResNet模型，可以取得更高的精度，同时具有更少的参数和计算复杂度。因此，它在计算资源受限的场景下具有很好的应用前景。