论文：https://arxiv.org/pdf/1904.01169.pdf
Res2Net是在ResNet模型基础上提出的一种新的模块，它的核心思想是将ResNet中的卷积分解成多个子模块，每个子模块可以利用更多的特征信息，从而增强了网络的表达能力。
与ResNet相比，Res2Net的主要优势在于它能够更好地捕捉不同尺度的特征信息。在ResNet中，每个卷积层都只能捕捉一定范围内的特征，而Res2Net通过将卷积分解成多个子模块，并且将这些子模块连接起来，可以有效地扩展感受野的范围，从而捕捉到更丰富的特征信息。此外，Res2Net还可以在不增加网络深度的情况下提高网络性能，因此在一些计算资源有限的任务中，也具有一定的优势。
总之，Res2Net是在ResNet基础上的一种改进，可以更好地捕捉不同尺度的特征信息，提高网络性能。
正如上