而tensorRT等部署加速方案也都融合了这项技术。 模型结构重参化(structural re-parameterization)是丁霄汉近年来提出的一种通用深度学习模型设计方法论。该方法论首先指出了构造一系列用于训练的结构,并将其结构等价转换为另一种用于测试的结构,也就是训练和测试的结构不再相同,但是效果等效。 该理论是假设在训练资源相对...
YOLOv7 论文中的作者展示了执行模块级集成的方法。 在上图中,E-ELAN 计算块的 3×3卷积层被替换为 RepConv 层。我们通过切换或替换 RepConv、3×3 Conv 和 Identity 连接的位置来进行实验。包括 RepConv,YOLOv7 还对 Conv-BN(Convolution Batch Normalization)、OREPA(Online Convolutional Re-parameterization)...
模型重参化(model re-parameterization) 动态标签匹配技术(dynamic label assignment technology) bag-of-freebies 相关工作 实时目标检测器 目前最先进的实时目标检测算法主要基于YOLO和FCOS。 能够成为最先进的实时目标检测器的算法通常需要以下特征: (1)更快更强的网络架构 (2)一种更有效的特征集成方法 (3)更精确...
2.2 Model re-parameterization—模型重新参数化 翻译 模型重新参数化技术 [71、31、75、19、33、11、4、24、13、12、10、29、14、78] 在推理阶段将多个计算模块合并为一个。 模型重参数化技术可以看作是一种集成技术,我们可以将其分为两类,即模块级集成和模型级集成。 模型级别的重新参数化有两种常见的做法...
在上图中,E-ELAN 计算块的 3×3 卷积层被替换为 RepConv 层。我们通过切换或替换 RepConv、3×3 Conv 和 Identity 连接的位置来进行实验。包括 RepConv,YOLOv7 还对 Conv-BN(Convolution Batch Normalization)、OREPA(Online Convolutional Re-parameterization)和 YOLO-R 进行了重新参数化,以获得最佳结果。
最近,模型重参数化(model re-parameterization)和动态标签分配(dynamic label assignment)已成为网络训练和目标检测的重要课题。主要是在上述新概念提出之后,目标检测器的训练演变出了很多新的问题。 在今天分享中,研究者将介绍其发现的一些新问题,并设计解决这些问题的有效方法。对于模型重参数化,研究者用梯度传播路径的...
它只不过是一个 1×1 的卷积层。我们可以看到有效的配置和无效的配置。在RepVGG 论文中查看有关 RepConv 的更多信息。 包括 RepConv,YOLOv7 还对 Conv-BN(Convolution Batch Normalization)、OREPA(Online Convolutional Re-parameterization)和 YOLO-R 进行了重新参数化,以获得最佳结果。
最近,模型重参数化(model re-parameterization)和动态标签分配(dynamic label assignment)已成为网络训练和目标检测的重要课题。主要是在上述新概念提出之后,目标检测器的训练演变出了很多新的问题。 在今天分享中,研究者将介绍其发现的一些新问题,并设计解决这些问题的有效方法。对于模型重参数化,研究者用梯度传播路径的...
2.2 Model re-parameterization—模型重新参数化 翻译 模型重新参数化技术 [71、31、75、19、33、11、4、24、13、12、10、29、14、78] 在推理阶段将多个计算模块合并为一个。 模型重参数化技术可以看作是一种集成技术,我们可以将其分为两类,即模块级集成和模型级集成。 模型级别的重新参数化有两种常见的做法...
近年来,模型重参数化 re-parameterization 和 动态label分配 已经成为网络训练和目标检测中的焦点。在这两个新概念提出后,目标检测器的训练发展遇到了许多新问题。对于模型重参数化,作者结合梯度传播路径的概念,分析了不同网络中各层的模型重参数化策略,提出了 规划的重参数化模型。对于动态标签分配技术,多输出层...