我們提出了一種簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該模型在推理時(shí)類似于VGG，只有3×3的卷積和ReLU堆疊而成，而訓(xùn)練時(shí)間模型具有多分支拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。訓(xùn)練時(shí)間和推理時(shí)間結(jié)構(gòu)的這種解耦是通過結(jié)構(gòu)重新參數(shù)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，因此該模型被命名為RepVGG。在ImageNet上，RepVGG達(dá)到了超過80%的TOP-1準(zhǔn)確率，據(jù)我們所知，這是第一次使用普通模型。在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG型號(hào)的運(yùn)行速度比ResNet-50快83%，比ResNet-101快101%，精度更高，并且與EfficientNet和RegNet等最先進(jìn)的型號(hào)相比，顯示出良好的精度和速度折衷。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697
代碼地址：https://github.com/megvii-model/RepVGG文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-426589.html
原理解析
經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvNet) VGG通過一個(gè)由conv、ReLU和pooling組成的簡(jiǎn)單體系結(jié)構(gòu)在圖像識(shí)別方面取得了巨大成功。隨著Inception、ResNet和DenseNet的出現(xiàn)，大量的研究興趣轉(zhuǎn)移到了精心設(shè)計(jì)的架構(gòu)上，使得模型越來越復(fù)雜 ，一些最近的架構(gòu)是基于自動(dòng)或手動(dòng)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-426589.html
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