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...
功能主要由类RepVGGBlock实现,其部署时本质调用repvgg_convert成员函数进行转换。repvgg_model_convertlink提供了对论文中提出的网络结构如RepVGG-A0等的转换。如果在自己的网络中...
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...
类比repvgg在论文中阐述的观点，这里的baseline选定的是yolov5s，对yolov5s的3×3conv进行重构，分出一条1×1conv的旁支。在推理时，将旁支融合到3×3的卷积中，此时的模型和原先的y...
点击上方【AI人工智能初学者】,选择【星标】公众号期待您我的相遇与进步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%...
论文地址:MakingConvolutionalNetworksShift-InvariantAgain一篇来自ICML的论文,Adobe出品论文的观点很新颖,在传统的图像识别领域的特征提取,如SIFT等特征,都追求shift-invariant,也就是平...
另外一系列ablationstudies和对比实验表明,结构重参数化是RepVGG模型性能出色的关键(详见论文)。最后需要注明的是,RepVGG是为GPU和专用硬件设计的高效模型,追...
论文:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdfcode:https://github/DingXiaoH/RepVGG北京信息科学与技术国家研究中心,旷视,香港科技大学等我们提出了一个简单但功能强大的卷积神经...
几篇论文实现代码:《RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain》(2021)GitHub:t/A659XlN4《Non-LocalNeuralNetworksWithGroupedBilinea...
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训练时间和推理时间体系结构的这种解耦是通过结构性重新参数化技术实现的,因此模型是名为RepVGG。论文解读可以看:RepVGG|让你的ConVNet一卷到底,plain网络首次超过80%top1精度开源代...