RepVGG通过结构重参数化的方法,在训练的时候使用多分支结构,而在推理的时候多分支结构融合成单路结构,即保证了训练的效果,也提高了推理速度。 1、RepVGG网络结构 ResNet:一个主分支+一个恒等映射分支。 RepVGG:一个主分支+一个 1x1 conv 分支+一个恒等映射分支。 RepVGG 训练的 block 可以表示为:y=x+
以RepVGG_A0为例,打印的网络模型如下,一共有5个stage【从0~4】: RepVGG((stage0): RepVGGBlock((nonlinearity): ReLU()(se): Identity()(rbr_dense): Sequential((conv): Conv2d(3, 48, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)(bn): BatchNorm2d(48, eps=1e-0...
论文提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构,它具有类似 RepVGG 的架构。 触发器或参数是评估网络效率的传统指标,对硬件(包括计算能力和内存带宽)不敏感。 因此,如何设计一个神经网络来有效地利用硬件的计算能力和内存带宽是一个关键问题。 本文提出了一种设计硬件感知神经网络的方法。 基于这种方法,我们设计了 Efficient...
本文是普林斯顿大学的Jia Deng团队的最新力作ParNet:它凭借12层的深度网络在ImageNet上达到了80.7%的top-1精度 。所提ParNet以RepVGG的模块为出发点,同时提出了针对非深度网络设计的SSE模块构建了一种新型的模块RepVGG-SSE 。所提方案凭借非常浅的结构取得了非常高的性能,比如:ImageNet的80.7% ,CIFAR10的96%,CIFAR...
论文连接: 论文代码: 一、RepVGG网络结构的细节 RepVGG与目前业界较优的网络模型在精度和性能上的比较,左边的RepVGG为轻量级和中量级的网络模型结构的对比结果图,右边的RepVGG为重量级的网络模型结构的对比结果图。可以发现RepVGG在精度和速度上均取得非常有竞争力的结果。重量级的RepVGG网络模型在ImageNet数据集上的精度...
1、RepVGG网络结构 ResNet:一个主分支+一个恒等映射分支。 RepVGG:一个主分支+一个 1x1 conv 分支+一个恒等映射分支。 RepVGG 训练的 block 可以表示为:y=x+g(x)+f(x) 多分支训练: 移除RepVGG-B0 的恒等映射分支/1x1 conv 分支,来看训练模型的效果: ...