Intel提出了一种名为KernelWarehouse的通用动态卷积形式,旨在提高模型的表示能力并保持参数效率。KernelWarehouse通过对卷积核进行划分和共享,增强了相同层和连续层之间的卷积参数依赖性。该方法首先将卷积核划分为互不重叠的核单元,然后基于一个预定义的仓库计算每个核单元的线性混合,这个仓库被共享到多个相邻的卷积
为了实现这一目标,论文提出了一种更通用的动态卷积形式,称为KernelWarehouse,主要受到现有动态卷积方法的两个观察的启发:(1)它们将常规卷积层中的所有参数视为静态核,将卷积核数量从1增加到 nn ,并使用其注意模块将 nn 个静态核组装成线性混合核。虽然直观有效,但它们没有考虑卷积层内部静态核之间的参数依赖...
KernelWarehouse：动态卷积的革新设计 前言 KernelWarehouse，这一更通用的动态卷积形式，通过深入探索卷积网络中各层间的参数依赖关系，对“卷积核”、“组装卷积核”以及“注意力函数”等核心概念进行了重新诠释。其在ImageNet和MS-COCO等数据集上的实验结果，充分证明了其在提升AI模型性能与效率方面的显著优势。动态卷...
作为普通卷积的即插即用替代品,KernelWarehouse可以轻松应用于各种类型的ConvNet架构,通过对ImageNet和MS-COCO数据集进行大量实验证实了KernelWarehouse的有效性。一方面,轮你问展示了与现有动态卷积方法相比,KernelWarehouse实现了更优越的性能(例如,在ImageNet数据集上,使用KernelWarehouse训练的ResNet18|ResNet50|MobileNet...
动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合,加权使用它们输入相关的注意力,表现出比普通卷积更优越的性能。然而,它将卷积参数的数量增加了n倍,因此并不是参数...
Intel提出了一种名为KernelWarehouse的通用动态卷积形式,旨在提高模型的表示能力并保持参数效率。KernelWarehouse通过对卷积核进行划分和共享,增强了相同层和连续层之间的卷积参数依赖性。该方法首先将卷积核划分为互不重叠的核单元,然后基于一个预定义的仓库计算每个核单元的线性混合,这个仓库被共享到多个相邻的卷积层中。