RepVgg: 网络结构重参化

CVPR2021
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文章提出的问题

  • 大多数的研究者追求的是设计一个好的网络结构,这种“好”体现在网络具有复杂的网络设计,这种网络虽然比简单的网络收获了更加高的准确率,但是网络结构中的大量并行分支,导致模型的难以应用和自定义,主要体现在推理速度和内存利用率大大降低。
    • 比如resnet中的残差连接之后在concat,Iception的并行结构。
  • 现在的轻量化卷积设计,往往使用的是DWConv设计,这种卷积设计会增加内存的访问次数,而且缺乏针对性的硬件设计,这就导致一味的降低FLOPs也并不一定导致模型推理速度的减少。
    • 关于DWConv的导致性能降低的文章可以参考23年的cvpr文章:Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks。
  • VGG网络的参数量过大不利于使用。

解决方案

  • 作者设计了一种将训练和推理解耦处理的模型“RepVgg”,在训练阶段使用了大量的分支来设计,从而得到一个好的训练参数,但在推理

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