比resnet50更优秀的模型

有很多比ResNet50更优秀的模型，以下是一些示例：

1. EfficientNet：这是一种基于自动化模型缩放方法的神经网络，它可以在参数数量相对较少的情况下实现更好的准确性。它在ImageNet上取得了最佳结果。

2. DenseNet：这是一种密集连接卷积神经网络，它比ResNet使用更少的参数来实现类似的准确性。

3. Inception-ResNet-v2：这是一种结合了Inception和ResNet的深度学习模型，具有更好的准确性和更少的参数。

4. Xception：这是一种基于深度可分离卷积的神经网络，它在ImageNet上表现出色。

5. ResNeXt：这是一种基于ResNet的卷积神经网络，它使用分组卷积来提高准确性。

这些模型都是在ImageNet等大型数据集上进行训练的，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和图像分割。