有哪些模型使用的resnest框架

### 回答1：
以下是一些使用ResNeSt框架的模型：

1. ResNet-ResNeSt：这是在ResNet的基础上使用ResNeSt的改进版本。

2. ResNeSt-50/101/200：这些是使用ResNeSt的现代卷积神经网络模型。

3. ResNeSt-YOLOv5：这是一个基于ResNeSt的物体检测模型，使用于YOLOv5。

4. ResNeSt-DenseNet：这是一个将ResNeSt和DenseNet结合起来的模型。

5. ResNeSt-UNet：这是一个基于ResNeSt的语义分割模型，使用于UNet。

6. ResNeSt-FPN：这是一个基于ResNeSt的特征金字塔网络模型。

### 回答2：
ResNeSt（ResNet with Squeeze-and-Excitation Networks）框架是基于ResNet结构的升级版本，在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。ResNeSt本质上是ResNet框架与SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）结构的结合，通过引入并行分组注意力机制和多层特征重组来提升网络的性能。

使用ResNeSt框架的模型可以包括：

1. ResNet：原始的ResNet模型在引入了SENet结构后变为ResNeSt。ResNeSt在保留ResNet基本结构的同时，通过引入并行分组注意力机制提升了网络的表征能力，从而提高了模型的性能。

2. Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型。基于ResNeSt框架的Faster R-CNN模型可以在输入图像中准确地检测并定位多个目标。

3. Mask R-CNN：Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上进行改进的模型，不仅可以进行目标检测和定位，还可以生成目标的语义分割掩码。基于ResNeSt框架的Mask R-CNN可以提供更准确的语义分割结果。

4. Cascade R-CNN：Cascade R-CNN是在Faster R-CNN基础上进行进一步改进的目标检测模型。它通过级联多个Faster R-CNN模型来逐步提升检测的准确性。使用ResNeSt框架的Cascade R-CNN可以进一步提升模型的性能。

总结起来，ResNeSt框架可以应用于各种深度学习模型，如ResNet、Faster R-CNN、Mask R-CNN和Cascade R-CNN等，通过引入并行分组注意力机制和多层特征重组来提升网络的表征能力和性能。