这是对Res2Net的介绍PPT可供下载。 首先介绍了Resnet ResNeXt 等等时下比较流行的模型，然后对本文提出的Res2Net的结构，功能，特点（尤其是①计算负载不变但是性能提升②强大的集成能力与集成后效果的明显提升），广泛应用等等进行介绍。

二摘代码MATLAB ASV-Res2欺骗与Res2Net 该存储库提供了本文的实施：（ICASSP 2021）。 系统架构 ResNet块 整体模型架构 主要结果 在ASVspoof2019 PA和LA数据集上的系统性能。 （PA和LA的输入功能分别是Spec和LFCC。） SE-Res2Net50的ASVspoof2019 PA（左）和LA（右）的系统性能具有不同的声学功能。 依存关系 Python和软件包 此代码已在带有PyTorch 1.6.0的Python 3.7上进行了测试。 其他软件包可以通过以下方式安装： pip install -r requirements.txt 卡尔迪 这项工作使用Kaldi提取功能，您需要在运行我们的脚本之前进行安装。 的MATLAB 这项工作中采用的LFCC功能是通过ASVspoof2019组织者专有的MALTAB代码提取的。 数据集 这项工作正在进行，可以通过下载。 它由两个子集组成，即用于重放攻击的物理访问（PA）和用于合成语音攻击的逻辑访问（LA）。 开始你的项目 该存储库主要由两部分组成：（i）特征提取和（ii）系统训练和评估。 特征

Res2Net 论文正式实现 我们的论文被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）接受。 更新 2020.10.20 PaddlePaddle版本Res2Net达到85.13％top-1 acc。 在ImageNet上： 。 2020.8.21发布了使用Res2Net进行检测和分割的在线演示： ://mc.nankai.edu.cn/res2net-det 2020.7.29在ImageNet上发布Res2Net的培训代码 （仅用于非商业用途） 2020.6.1 Res2Net现在位于新的深度学习框架的官方模型动物园中。 2020.5.21 Res2Net现在是MMDetection v2框架中的基本骨干之一。 结合使用MMDetection v2和Res2Net，可以以更少的计