ResNeSt Block 在目标检测中的应用：提升小目标特征表征能力
该层模块使用了由张等人提出的 ResNeSt 块 [13]。首先，ResNeSt 块采用分组卷积将特征图根据通道分成 k × r 个特征图组。然后，它将 r 个特征图组作为一个组进行全局平均池化，以便每个特征图组通道的权重不同。包含小目标的特征图组的权重可以增加，以提高小目标特征的表征能力。
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该层模块使用了由张等人提出的 ResNeSt 块 [13]。首先，ResNeSt 块采用分组卷积将特征图根据通道分成 k × r 个特征图组。然后，它将 r 个特征图组作为一个组进行全局平均池化，以便每个特征图组通道的权重不同。包含小目标的特征图组的权重可以增加，以提高小目标特征的表征能力。
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