发表服务
紧接上篇:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain这里我们解读其核心部分。核心思想其核心思想就是做一个算子融合，比如常见的conv+bn算子融合。只是这里做了更彻底，更好，将三个分支，融一个分支1.重定义模型训练的时候...
【论文阅读】RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain翻译392蓝桥杯试题集-基础练习Python286蓝桥杯试题集-算法训练Python（持续更新中）41
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…
0.Abstract论文提出一种简单高效的卷积神经网络，该模型的推理结构类似于VGG{\rmVGG}VGG，训练模型使用多分支结构。通过结构再参数化技术实现训练结构和推理结构的解耦，得到模型RepVGG{\rmRepVGG}RepVGG。
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：VGG，永远的神！.|2021新文.RepVGG将训练推理网络结构进行设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。.RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖...
本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG，在推理阶段，它具有与VGG类似的架构，而在训练阶段，它则具有多分支架构体系，这种训练-推理解耦的架构设计源自一种称之为“重参数化(re-parameterization)”的技术。.在ImageNet数据集上，RepVGG取得了超过80%的top-1精度...
RepVGG主体仅使用3×3卷积和ReLU！在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现80%以上的精度！综合性能超越ResNet、EfficientNet等。作者单位：清华大学(丁贵广团队),旷视科技(孙剑等人),港科大,阿伯里斯特威斯大学
'RepVGG-D2se':create_RepVGG_D2se,#UpdatedatApril25,2021.ThisisnotreportedintheCVPRpaper.}defget_RepVGG_func_by_name(name):returnfunc_dict[name]#UsethisforconvertingaRepVGGmodelorabiggermodelwithRepVGGasitscomponent#Uselikethis#model=create_RepVGG_A0(deploy=False)#trainmodelorloadweights
EfficientDet论文解读——谷歌大脑提出目标检测新标杆论文EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection，源码还未公开，据说会公开。（本人检测的菜鸟，follow一波最新研究，先占个坑，理解有误之处欢…
紧接上篇:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain这里我们解读其核心部分。核心思想其核心思想就是做一个算子融合，比如常见的conv+bn算子融合。只是这里做了更彻底，更好，将三个分支，融一个分支1.重定义模型训练的时候...
【论文阅读】RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain翻译392蓝桥杯试题集-基础练习Python286蓝桥杯试题集-算法训练Python（持续更新中）41
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…
0.Abstract论文提出一种简单高效的卷积神经网络，该模型的推理结构类似于VGG{\rmVGG}VGG，训练模型使用多分支结构。通过结构再参数化技术实现训练结构和推理结构的解耦，得到模型RepVGG{\rmRepVGG}RepVGG。
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：VGG，永远的神！.|2021新文.RepVGG将训练推理网络结构进行设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。.RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖...
本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG，在推理阶段，它具有与VGG类似的架构，而在训练阶段，它则具有多分支架构体系，这种训练-推理解耦的架构设计源自一种称之为“重参数化(re-parameterization)”的技术。.在ImageNet数据集上，RepVGG取得了超过80%的top-1精度...
RepVGG主体仅使用3×3卷积和ReLU！在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现80%以上的精度！综合性能超越ResNet、EfficientNet等。作者单位：清华大学(丁贵广团队),旷视科技(孙剑等人),港科大,阿伯里斯特威斯大学
'RepVGG-D2se':create_RepVGG_D2se,#UpdatedatApril25,2021.ThisisnotreportedintheCVPRpaper.}defget_RepVGG_func_by_name(name):returnfunc_dict[name]#UsethisforconvertingaRepVGGmodelorabiggermodelwithRepVGGasitscomponent#Uselikethis#model=create_RepVGG_A0(deploy=False)#trainmodelorloadweights
EfficientDet论文解读——谷歌大脑提出目标检测新标杆论文EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection，源码还未公开，据说会公开。（本人检测的菜鸟，follow一波最新研究，先占个坑，理解有误之处欢…
发表服务