首先来看ACNet的原理如下图所示: 模型首先在训练阶段将3x3的卷积核增加为3x3 , 1x3 和 3x1的并行三个卷积核,同时1x3和 3x1 是以原有3x3卷积核的中心展开,这样的好处是首先整个模型的参数量变大了,能够从直观上拟合更多的信息,微观上这种中心对称的非对称卷积核,可以在图像翻转这一类的图像处理中取得更好的鲁棒...
给定一个现成的架构,构造了一个非对称卷积网络(ACNet),将ACB替换每个卷积层,并训练它直到收敛。 然后,通过将每个ACB中的非对称kernel添加到标准kernel的相应位置,将ACNet等效地转换为相同的原始架构。由于兼容kernel-size的卷积具有可加性(图2),这一点很明显,但长期被忽视,因此得到的模型可以产生与训练时间ACNet相同...
几篇论文实现代码:《ACNet: Attention Complementary Network for RGBD semantic segmentation》(ICIP 2019) GitHub:http://t.cn/AilcIPAo 《Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate F...
def ACNet(): return ACnet(BasicBlock, [3,4,6,3]) def run(): net = ACNet() net(torch.randn(1, 3, 512, 512)) if __name__ == "__main__": run() 输出: 经过卷积和池化的输出x: torch.Size([1, 64, 128, 128]) 经过第一个残差块的输出x1: torch.Size([1, 64, 128, 128]...
简介:RepVGG溯源 | RepVGG作者前期作品,ACNet零算力白嫖性能(附Pytorch代码详解)(二) 4 4.1 消融实验 虽然已经通过前面的实验证明了ACNet的有效性,但仍然希望找到一些解释。在本小节中试图通过一系列消融实验来研究ACNet。具体来说,主要关注以下三个设计决策: ...