RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中,其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述,RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型,追求高速度、省内存,较…
repVGG总的来说,是一篇非常棒的关于backbone工作,将常规的工作思路:train model -> deploy model,转换为:train model -> redefine model -> deploy model,我猜测与TensorRT在根据train model构建高效率的inference engine思路一样,tensorRT对模型进行加速,也是在模型进行优化和等效变换,看下述模型: 可以看到上图中很多...
RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型,追求高速度、省内存,较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上,可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。
这一次的模型主要还是借鉴repvgg重参化的思想,将原有的3×3conv替换成repvgg block,在训练过程中,使用的是一个多分支模型,而在部署和推理的时候,用的是多分支转化为单路的模型。 类比repvgg在论文中阐述的观点,这里的baseline选定的是yolov5s,对yolov5s的3×3conv进行重构,分出一条1×1conv的旁支。 在推理时...
RepVGG架构 具体配置 可以看到参数设置的也是很正常的数字，没有很花里胡哨的超参调整 精度对比 在普通数据增广下，性能能直逼一些SOTA模型 精度对比2 加上了AutoAugment，标签平滑，MixUp这些Trick，性能也能和RegNet，EfficientNet对齐。总结 RepVGG的是一个很棒的BackBone工作，它避免了复杂的模块设计，NAS搜索，仅仅靠...
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 是2021 CVPR的一篇论文,正如他的名字一样,使用structural re-parameterization的方式让类VGG的架构重新获得了最好的性能和更快的速度。在本文中首先对论文进行详细的介绍,然后再使用Pytorch复现RepVGG模型. 论文详解 1、多分支模型的问题 速度: 上图可以看到3×3 conv...
RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计,在训练时使用高精度的多分支网络学习权值,在推理时使用低延迟的单分支网络,然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA,思路简单新颖,相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。
我们最近的工作RepVGG,用结构重参数化(structural re-parameterization)实现VGG式单路极简架构,一路3x3卷到底,在速度和性能上达到SOTA水平,在ImageNet上超过80%正确率。 不用NAS,不用attention,不用各种新颖的激活函数,甚至不用分支结构,只用3x3...
QARepVGG--含demo实现 文章目录 前言 引入 Demo实现 总结 前言 在上一篇博文RepVGG中,介绍了RepVGG网络。RepVGG 作为一种高效的重参数化网络,通过训练时的多分支结构(3x3卷积、1x1卷积、恒等映射)和推理时的单分支合并,在精度与速度间取得了优秀平衡。然而,其在低精度(如INT8)量化后常出现显著精度损失。
RepVGGBlock 是 RepVGG 网络的基本构建单元,它结合了 3x3 卷积、1x1 卷积和恒等映射,并通过了非共享权重的Batch Normalization (BN) 层来优化性能。具体来说: 3x3 卷积:用于捕捉局部特征。 1x1 卷积:用于降维和升维操作,减少计算量。 恒等映射:确保输入和输出通道数相同。