文章提出了一种改进的残差网络（ResNet）架构，名为ResNeXt。ResNeXt引入了并行分支，每个分支都具有不同的滤波器大小，从而扩大了网络的表征能力。与传统ResNet相比，ResNeXt在ImageNet数据集上的分类准确性更高，在COCO数据集上的目标检测和分割任务中也取得了更好的性能。\n\nResNeXt架构的主要优势在于其并行分支设计，允许网络捕获不同尺度的特征。此外，ResNeXt的可扩展性和效率使其成为各种计算机视觉任务的可行选择。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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