REPVGG-A0在准确性和速度方面比RESNET-18好1.25%和33%,REPVGGA1比RESNET-34好0.29%/64%,REPVGG-A2比Resnet-50好0.17%/83%。 通过分组层(g2/g4)的交错处理,RepVGG模型的速度进一步加快,精度下降较为合理:RepVGG- b1g4比ResNet-101提高了0.37%/101%,RepVGGB1g2在精度相同的情况下比ResNet-152提高了2.66...
如表4和图1所示,RepVGG显示了良好的精度-速度平衡。例如,RepVGG-A0的精度和速度分别比ResNet-18高1.25%和33%,RepVGG-A1比ResNet-34高0.29%/64%,RepVGG-A2比ResNet-50高0.17%/83%。 采用分组分层(g2/g4),进一步加速了RepVGG模型的建立,并合理降低了模型的精度。例如,RepVGG-B1g4比ResNet-101好0.37%/101...
首先,我们采用官方Code复现RepVGG-A0性能,见上表。这里,我们采用标准PTQ对RepVGG-A0进行量化并评估INT8精度。 上图给出了复现模型的权值分布,可以看到: 权值很好的分布在零附近,没有特别的异常值存在,即满足上述C1条件。这就是促使我们对C2进行验证是否激活张量导致的量化性能极具恶化。不幸的是,激活张量具有输入依赖...
REPVGG-A0在准确性和速度方面比RESNET-18好1.25%和33%,REPVGGA1比RESNET-34好0.29%/64%,REPVGG-A2比Resnet-50好0.17%/83%。 通过分组层(g2/g4)的交错处理,RepVGG模型的速度进一步加快,精度下降较为合理:RepVGG- b1g4比ResNet-101提高了0.37%/101%,RepVGGB1g2在精度相同的情况下比ResNet-152提高了2.66...
通常，结构重参数训练得到的模型在进行量化处理时，会遭受严重的性能下降，如RepVGG-A0量化后指标从72.4%降至52.2%。本文旨在揭示产生这一现象的根本原因，并提出了一种简单、鲁棒且有效的补救措施——QARepVGG方案。该方案旨在缩小RepVGG在INT8与FP32之间的性能差距，无需任何技巧，仅通过标准PTQ量化，...
对于VGG,作者采用了最新的RepVGG方法进行重参化,其中两个网络深度变体分别为RepVGG-A0和RepVGG-B0。ECBSR是一种针对超分辨率问题开发的重参数化方法。作者评估RepQ与SOTA架构的轻量级版本在移动设备上的适用性。 对比 作者将RepVGG的量化结果与QARepVGG进行了比较,QARepVGG是引入的友好的量化版本的VGG。据作者所知,除了...
warnings.filterwarnings("ignore")frommodels.repvggimportcreate_RepVGG_A0fromemaimportEMA 设置全局参数 设置学习率、BatchSize、epoch等参数,判断环境中是否存在GPU,如果没有则使用CPU。建议使用GPU,CPU太慢了。 if__name__=='__main__':#创建保存模型的文件夹file_dir='checkpoints/RepVgg'ifos.path.exists(...
Post BN不影响用于部署的等效kenel融合。这进一步提高了论文A0模型在ImageNet上的FP32精度,从70.1%提高到72.2%。此外,其INT8精度提高到70.4%。到目前为止,本文已经基本上解决了量化失败,并将S4下的网络称为QARepVGG。 5实验 设置 论文主...
这里跟公式不一样的是融合bias的,RepVGG中卷积层没有使用Bias,我们把前面公式推导中的b去掉即可。 卷积分支融合 3x3卷积和1x1卷积融合 为了方便理解,这里仅考虑stride=1且卷积前后特征图大小不变的情况 首先我们看下1x1卷积 这里1x1卷积不需要padding,就能保证特征图大小前后一致,下面我们再看看3x3卷积 ...
REPVGG-A0在准确性和速度方面比RESNET-18好1.25%和33%,REPVGGA1比RESNET-34好0.29%/64%,REPVGG-A2比Resnet-50好0.17%/83%。 通过分组层(g2/g4)的交错处理,RepVGG模型的速度进一步加快,精度下降较为合理:RepVGG- b1g4比ResNet-101提高了0.37%/101%,RepVGGB1g2在精度相同的情况下比ResNet-152提高了2.66...