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可以发现RepVGG在精度和速度上均取得非常有竞争力的结果。重量级的RepVGG网络模型在ImageNet数据集上的精度超过了80%，这是基础模型的首次能够达到这个精度。二、RepVGG算法简介RepVGG是一个分类网络，该网络是在VGG网络的基础上进行
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain【论文阅读笔记】RepVGG是一种推理阶段的VGG-like型，训练阶段是用多分支拓扑的网络，仅仅使用了3×3卷积核ReLU。训练与推理的解耦通过结构重参数化（re-parmeteri…
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain【论文笔记】1.介绍2.相关工作2.1.FromSingle-pathtoMulti-branch2.2.EffectiveTrainingofSingle-pathModels2.3.ModelRe-parameterization2.4.WinogradConvolution3.通过结构重参数化构建RepVGG3.1.Simpleis…
让vgg再次伟大？.对于一个新入门cv的新人，对vgg的感觉就是一个很老的老古董，不怎么想去看的东西。.文章的标题就比较吸引我。.自vgg之后，网络加深，网络加宽，网络加注意力，NAS。.各种技术层出不穷。.我们不怎么关注vgg，可能还是因为vgg效果对比后来...
repVGG绝对可以算得上2020年在backbone方面有很大影响力的工作，其核心思想是：通过结构重参数化思想，让训练网络的多路结构(多分支模型训练时的优势——性能高)转换为推理网络的单路结构(模型推理时的好处——速度快、省内存）)，结构中均为3x3的卷积核...
论文下载链接：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain.我们提出了一个简单但强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3x3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。.训练时间和推理时间架构的这种解耦是通过结构...
RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain
RepVGG论文和代码解析｜RepVGG-“白”多分支结构的性能，让VGG性能超越ResNet｜CVPR2021代码见：https://github/xmu-xiaoma666/RepMLP...
RepVGG(CVPR-2021)：Reparam(3x3)=3x3-BN+1x1-BN+BN。对每个3x3卷积，在训练时给它构造并行的恒等和1x1卷积分支，并各自过BN后相加。我们简单堆叠这样的结构得到形成了一个VGG式的直筒型…
例如，RepVGG在部署时将多分支拓扑重新参数化为类VGG(单分支)结构，在网络相对较浅的情况下表现出良好的性能。然而，RepVGG不能将ResNet等效地转换为VGG，因为重新参数化方法只能应用于线性块，而非线性层(ReLU)必须放在残差连接之外，这导致...
可以发现RepVGG在精度和速度上均取得非常有竞争力的结果。重量级的RepVGG网络模型在ImageNet数据集上的精度超过了80%，这是基础模型的首次能够达到这个精度。二、RepVGG算法简介RepVGG是一个分类网络，该网络是在VGG网络的基础上进行
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain【论文阅读笔记】RepVGG是一种推理阶段的VGG-like型，训练阶段是用多分支拓扑的网络，仅仅使用了3×3卷积核ReLU。训练与推理的解耦通过结构重参数化（re-parmeteri…
RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain【论文笔记】1.介绍2.相关工作2.1.FromSingle-pathtoMulti-branch2.2.EffectiveTrainingofSingle-pathModels2.3.ModelRe-parameterization2.4.WinogradConvolution3.通过结构重参数化构建RepVGG3.1.Simpleis…
让vgg再次伟大？.对于一个新入门cv的新人，对vgg的感觉就是一个很老的老古董，不怎么想去看的东西。.文章的标题就比较吸引我。.自vgg之后，网络加深，网络加宽，网络加注意力，NAS。.各种技术层出不穷。.我们不怎么关注vgg，可能还是因为vgg效果对比后来...
repVGG绝对可以算得上2020年在backbone方面有很大影响力的工作，其核心思想是：通过结构重参数化思想，让训练网络的多路结构(多分支模型训练时的优势——性能高)转换为推理网络的单路结构(模型推理时的好处——速度快、省内存）)，结构中均为3x3的卷积核...
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RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain
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例如，RepVGG在部署时将多分支拓扑重新参数化为类VGG(单分支)结构，在网络相对较浅的情况下表现出良好的性能。然而，RepVGG不能将ResNet等效地转换为VGG，因为重新参数化方法只能应用于线性块，而非线性层(ReLU)必须放在残差连接之外，这导致...
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