ResNetXt是ResNet的变种，在ResNet基础上引入了"split-transform-merge"的思想，旨在进一步提升模型的性能和准确率。ResNetXt模型的核心思想是通过对输入进行分组，然后对每个分组进行不同的变换，最后再将变换后的结果合并。这样可以增加模型的多样性，使得网络可以更好地学习不同的特征。ResNetXt的网络结构和ResNet类似，都采用残差连接，但是在每个残差块中，ResNetXt使用了多个分支（即cardinality）的方式，让网络在不同的分支上学习到不同的特征。同时，ResNetXt还采用了一种新的结构，即"split-transform-merge"，在进行卷积操作时，将输入划分为多个小的子集，分别进行卷积操作，然后将结果合并。这样可以提高模型的非线性程度，从而进一步提升网络的性能。总的来说，ResNetXt是一种非常强大的卷积神经网络，可以在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中取得优异的表现。