在本文中,我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩,并提出了一种高效的卷积模块,称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution),以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。提出的SCConv由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)两个单元组成。SRU采用分离重构的方法来抑制空间冗余,CRU采用分离变换...
在本文中,我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩,并提出了一种高效的卷积模块,称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution),以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。提出的SCConv由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)两个单元组成。SRU采用分离重构的方法来抑制空间冗余,CRU采用分离变换...