RepVGG Block 结构 RepVGG Block 的结构重参数化 结论 RepVGG 的问题 参考资料 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,较少关注参数量和理论计算量...
这一次的实验主要借鉴repvgg重参化的思想,将原有的3×3conv替换成Repvgg Block,为原有的YOLO模型涨点。本文版权属于GiantPandaCV,未经允许请勿转载 1实验 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...
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。 2、Block代码实现 本...
RepVGG Block 结构 RepVGG Block 的结构重参数化 结论 RepVGG 的问题 参考资料 文章同步发于 github、博客园 和知乎。最新版以 github 为主。如果看完文章有所收获,一定要先点赞后收藏。毕竟,赠人玫瑰,手有余香。 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...
RepVGG整体的网络结构跟VGG和ResNet的网络结构相似,就是在不断的堆叠RepVGG Block。因此该网络结构的核心点就是搞清楚RepVGG Block中的细节。 下面的图片是参考阿喆学习小记中的对RepVGG Block的结构表示。其中图(a)是进行下采样(stride=2)时使用的RepVGG Block结构,图(b)是正常的(stride=1)RepVGG Block结构。通过...
我们的实现方式是在训练时,为每一个3x3卷积层添加平行的1x1卷积分支和恒等映射分支,构成一个RepVGG Block。这种设计是借鉴ResNet的做法,区别在于ResNet是每隔两层或三层加一分支,而我们是每层都加。 训练完成后,我们对模型做等价转换,得到部署...
我们的实现方式是在训练时,为每一个3x3卷积层添加平行的1x1卷积分支和恒等映射分支,构成一个RepVGG Block。这种设计是借鉴ResNet的做法,区别在于ResNet是每隔两层或三层加一分支,而我们是每层都加。 训练完成后,我们对模型做等价转换,得到部署模型。这一转换也非常简单,因为1x1卷积是一个特殊(卷积核中有很多0)的3x...
在上述代码中,RepVGGBlock类的构造函数接受stride参数,当stride为2时,实现了下采样操作。在推理阶段,通过调用switch_to_deploy方法将多分支结构融合成一个3x3卷积层。 4. 下采样在RepVGG模型中可能带来的优势和潜在问题 优势: 减少计算量:下采样通过减少特征图的尺寸,降低了后续卷积层的计算量。 防止过拟合:通过减少...
接下来我们来到YOLO.py在大致28行处()中导入我们上面提到的模块,格式如下 frommodels.commonimport( RepVGGBlock1,RepVGGBlock2,GSConv,C2fCA,BiFPN_Add2,BiFPN_Add3 在Class basemodel中添加以下函数 View Code 最最后我们就可以配置yaml文件运行了 View Code...
第一步很容易,我们可以在RepVGGBlock.block(主3x3 Conver-bn)上使用get_fused_bn_to_conv_state_dict。 第二步也类似的,在RepVGGBlock.shortcut上(1x1 cons-bn)使用get_fused_bn_to_conv_state_dict。这就是论文说的在每个维度上用1填充融合的1x1的核,形成一个3x3。 identity的bn比较麻烦。论文的技巧(trick...