如何评价cvpr2021的论文接收结果?
本届CVPR论文接收结果令人满意,实习期间参与的解读两个项目——RepVGG和Diverse Branch Block(简称ACNet v2)均成功入选。RepVGG是源码一款基于VGG架构的极简设计,摒弃了分支结构,解读仅采用3x3卷积层,源码电商系统源码下载该设计在ImageNet数据集上达到.5%的解读scanf 源码准确率,与当前顶尖架构如RegNet相比,源码性能有明显提升。解读项目源代码和模型已开放,源码GitHub上收获+星。解读
Diverse Branch Block设计了一种通用的源码构建模块,通过将平均池化、解读1x1卷积和3x3卷积连续连接的源码qmr源码块(Inception-like block)替换传统卷积,大幅提升了模型的解读微观结构复杂度。独特之处在于,源码该复杂块在训练结束后可转换为一个单一卷积层,保证了模型最终大小和速度与使用普通卷积的象眼源码模型一致。
两个项目共通之处在于均采用结构重参数化技术,即一组参数可对应多个结构,通过等价转换实现结构间的等效替换。结构重参数化的keepass 源码应用包括ACNet(ICCV-)、ResRep(去年的剪枝方法)等。这种技术不仅能够提高模型性能,实现无损压缩,还简化了架构设计。
总结而言,重参数化技术展现出巨大的潜力,既能暴力提升性能,又能实现无损压缩,简化架构设计。未来有望挖掘更多应用。
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